Идентификация объектов управления

内容描述: Назначением дисциплины является освоение принципов составления математического описания объектов управления на базе уравнений, описывающих основные физические процессы; ознакомление с системным подходом к проблеме идентификации; изучение различных методов и алгоритмов идентификации линейных и нелинейных объектов и систем, а также методов построения математических моделей сложных технических систем. Дисциплина включает следующие основные разделы: общие принципы построения математических моделей объектов управления, аналитические методы моделирования, идентификация объектов управления.

贷款数: 5

Пререквизиты:

• Системный анализ

*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:

零件: Компонент по выбору

循环次数: Профилирующие дисциплины

Цель

• формирование у докторантов знаний и практических навыков самостоятельного построения математических моделей объектов управления, исследования их на ЭВМ и использования для создания систем управления процессами; освоение принципов моделирования сложных процессов на физических макетах этих процессов; приобретение знаний в области теории идентификации и моделирования объектов управления; приобретение навыков использования методов идентификации и моделирования при построении математических моделей действующих технических систем.

Задача

• ознакомление с основными этапами развития и смене парадигм в эволюции науки; о научных школах соответствующей отрасли знаний, их теоретических и практических разработках; о научных концепциях мировой и казахстанской науки в соответствующей области; направлениями развития современной теории идентификации;
• освоение самостоятельно планировать, разрабатывать, реализовывать и корректировать комплексный процесс научных исследований; анализировать и обрабатывать информацию из различных источников; использовать идеи, методы, алгоритмы при решении прикладных научных задач;
• приобретение навыков внедрения научных разработок в практическую деятельность, проведения самостоятельно научных исследований, на основе современных теорий и методов анализа.

Результат обучения: знание и понимание

• применять основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования;
• собирать и анализировать научно-техническую информацию, учитывать современные тенденции развития и использовать достижения отечественной и зарубежной науки, техники и технологии в профессиональной деятельности;

Результат обучения: применение знаний и пониманий

• рассчитывать и моделировать элементы и устройства, основанные на различных физических принципах действия;
• выбирать и использовать на основе базовых и специальных знаний необходимое оборудование, инструменты и технологии для ведения комплексной практической деятельности с учетом экономических, экологических, социальных и других ограничений.

Результат обучения: формирование суждений

• проводить комплексные научные исследования, включая поиск необходимой информации, эксперимент, анализ и интерпретацию данных с применением базовых и специальных знаний и современных методов для достижения требуемых результатов.

Результат обучения: коммуникативные способности

• анализировать поставленные исследовательские задачи в области автоматизации и управлении на основе подбора и изучения литературных, патентных и других источников информации;

Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе

• демонстрировать особые компетенции, связанные с уникальностью задач, объектов и видов комплексной инженерной деятельности в области специализации (научно-исследовательская, производственно-технологическая, организационно-управленческая, проектная и др. ) на предприятиях и в организациях.
• осознавать необходимость и демонстрировать способность к самостоятельному обучению в течение всей жизни и непрерывному самосовершенствованию в инженерной профессии.

*TeachingMethods(zh-CN)*

интерактивная лекция (применение следующих активных форм обучения: управляемая дискуссия или беседа; модерация; демонстрация слайдов);

информационно-коммуникационная (например, занятия в компьютерном классе с использованием профессиональных пакетов прикладных программ);

поисково-исследовательская (самостоятельная исследовательская деятельность студентов в процессе обучения).

Темы лекционных занятий

• Основные понятия, определения и задачи идентификации. Основные понятия теории идентификации. Основные задачи идентификации.
• Математические модели технических систем.Математические модели в пространстве состояний. Линейные преобразования в пространстве состояний. Структурированные модели. Дискретные модели. Математические модели на базе матричных операторов. Математические модели нелинейных систем на базе функциональных рядов Вольтерра – Винера
• Математические модели внешних воздействий. Характеристики внешних воздействий и их оценивание. Модели помех в реальных системах. Математические модели внешних возмущений. Линейные модели и их применение для оценивания характеристик случайных процессов
• Непараметрическая идентификация. Определение передаточной функции по временным характеристикам объекта. Определение передаточной функции по частотным характеристикам объекта. Корреляционный метод идентификации. Идентификация параметров объекта спектральным методом
• Параметрическая идентификация. Метод наименьших квадратов. Метод вспомогательных переменных.Метод максимального правдоподобия.Метод стохастической аппроксимации. Сравнительные характеристики рекуррентных методов идентификации. Особенности идентификации в замкнутых системах
• Идентификация при наличии аномальных помех. Идентификация в условиях априорной неопределенности. Робастные методы идентификации
• Идентификация переменных состояния объектов управления. Идентификация переменных состояния с использованием наблюдателей состояния. Наблюдатель пониженного порядка. Построение наблюдателя полного порядка методом модального управления. Оптимальный наблюдатель.
• Идентификация нелинейных систем. Построение и исследование оценок ядер Винера в частотной области. Статистическая идентификация нелинейных систем при случайных воздействиях. Быстрый алгоритм идентификации при псевдослучайных воздействиях. Влияние ошибок вычисления ядер ортогональных функциональных рядов на точность моделирования

Основная литература

• Бакланова О.Е. Идентификация объектов управления: Курс лекций для докторантов специальности 6D070200 «Автоматизация и управление». – Усть-Каменогорск: ВКГТУ, 2015. – 107 с.
• Бенькович Е., Колесов Ю., Сениченков Ю. Практическое моделирование динамических систем. – СПб.: БХВ_Петербург, 2018.
• Ибраева Л.К., Хисаров Б.Д. Моделирование и идентификация объектов управления. Учебное пособие - Алматы: АИЭС, 2009.
• Семенов А.Д., Артамонов Д.В., Брюхачев А.В., Идентификация объектов управления: Учебное пособие.-Пенза:Изд-во ПГУ, 2015.-211с

Дополнительная литература

• Бакланова О.Е. Идентификация объектов управления: Методические указания к лабораторным работам для докторантов специальности 6D070200 «Автоматизация и управление». – Усть-Каменогорск: ВКГТУ, 2015. – 67 с.
• Сыздыков Д.Ж. Идентификация в системах управления. – Алматы: Изд-во «Эверо», 2007.
• Дейч А.М. Методы идентификации динамических объектов. – М.:Энергия, 1979.
• Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. – М.: Наука, 1984.
• Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. – М.: Мир,1983
• Гроп Д. Методы идентификации систем управления. – М.:Мир, 1979.
• Сейдж А., Мелса Дж. Идентификация систем. – М.:Наука, 1974.