Структурна ідентифікація моделей “вхід-вихід” статичних систем на основі аналізу інтервальних даних

Abstract

Дисертаційна робота присвячена розробці критеріїв оптимальності структури моделей “вхід-вихід” статичних систем та методів структурної ідентифікації на основі аналізу інтервальних даних. В роботі формалізовано критерій повноти моделі для випадків активного та пасивного експериментів, що відображає ступінь урахування реальних зовнішніх впливів на систему у властивостях побудованої моделі. Формалізовано задачу багатокритеріального синтезу структури моделей „вхід-вихід” статичних систем на основі інтервальних даних для більш повного урахування специфіки досліджуваного об’єкту та відображення його властивостей у моделях. Розроблено методи структурної ідентифікації інтервальних моделей для активних та пасивних експериментів. Запропоновано генетичний алгоритм синтезу структури інтервальних моделей на основі пасивного експерименту. Розроблений програмний комплекс для структурної ідентифікації, який застосовано для побудови інтервальних моделей фонових рівнів шкідливих викидів в атмосфері. Диссертационная работа посвящена разработке критериев оптимальности структуры моделей “вход-выход” статических систем и методов структурной идентификации на основе анализа интервальных данных. В работе формализирован критерий полноты модели, который отображает степень учета реальных внешних воздействий на систему в свойствах построенной модели для случаев активного и пассивного экспериментов. Формализирована задача многокритериального синтеза структуры моделей "вход-выход” статических систем на основе интервальных данных для более полного учета специфики исследуемого объекта и отображения его свойств в моделях. Разработаны методы структурной идентификации интервальных моделей для активных и пассивных экспериментов. Предложен генетический алгоритм синтеза структуры интервальных моделей на основе пассивного эксперимента. Разработан программный комплекс для структурной идентификации, который применен для построения интервальных моделей фоновых уровней вредных выбросов в атмосфере. Dissertation is devoted to development of criteria of optimum of structure of “input-output” models of the static systems and structural identification methods on the basis of interval data analysis. The existent methods of structural identification within the limits of stochastic and interval approaches are analyzed. Conditions for which stochastic methods are useless for application are specified. Absence in interval methods of the systematized approach to formalization of quantitative criteria of models structure quality estimation and failure to take account in the course of structural identification of completeness of reflection of intercommunications between the modeled system characteristics and influence factors on them are shown. The criterion of model completeness has been formalized for the cases of active and passive experiments, which represent the degree of taking into account the real external influences on the system in properties of the built model. The task of multi-criterion synthesis „input-output” models structure of the static systems is formalized on the basis of interval data for more complete taking into account of specific character of the researched object and reflection of its properties in models. The new method of structural identification of interval models of the static systems is created for the case of active experiment, which is based on additional taking into account of arguments in a model on the basis of criterion of completeness that provides more complete reflection of the real influences on the system in properties of the built model. The method and algorithm of structural identification has been developed on the condition of the known interval data that is based on the successive estimation of models-applicants at the criteria of completeness, accuracy, adequacy and complexity. For the decrease of computing complexity of structural identification algorithms the method of ranging of input variables and structural elements of interval models has been offered at the degree of their influence on output characteristics of the system, which makes it possible to form the set of the most essential structural elements. On the basis of ranging of structural elements the genetic algorithm of structural identification of interval models, which is characterized by multi-criterion selection and the decrease of computing complexity in relation to the combinatory methods of selection no less than in one and a half as much is offered. Software for structural identification has been developed. It has been applied in constructing interval models of background levels of air pollutions.