А
нализ и синтез систем управления
УДК 62-50
КОНЕЧНО-ЧАСТОТНАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ: ДИНАМИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ
А.Г. Александров, Ю.Ф. Орлов
Предложен новый алгоритм конечно-частотной идентификации линейного устойчивого объекта в присутствии неизвестного ограниченного возмущения, позволяющий получить более высокую точность. Доказана его сходимость.
Ключевые слова: идентификация, линейные системы, частотный подход, неизвестные ограниченные возмущения.
ВВЕДЕНИЕ
К настоящему времени разработан ряд методов идентификации объектов управления, описываемых линейными дифференциальными уравнениями. Эти методы условно можно разделить на две группы в зависимости от предположений о помехах измерения и внешних возмущениях, приложенных к объекту.
Первую из них составляют методы идентификации объектов, помехи и внешние возмущения в которых — случайные процессы с известными статистическими характеристиками. Это различные варианты метода наименьших квадратов и метода стохастической аппроксимации. Их описание приводится в известных книгах [1, 2].
Вторая группа — это методы идентификации при неизвестных ограниченных помехах и внешних возмущениях (с неизвестными статистическими характеристиками): рандомизированные алгоритмы [3, 4] и конечно-частотная идентификация [5].
Особое место занимает метод инструментальных переменных [2, 6]. Разработанный в рамках первой группы он применим, в отличие от других методов этой группы, для решения задач второй группы, и поэтому будем относить его к последней.
Процесс идентификации может быть пассивным либо активным. В случае пассивной идентификации измеряемым входом объекта служит управление, которое зависит от целей объекта и не связано с задачей идентификации. Может случиться что при таком входе идентификация объекта не-
возможна. В связи с этим применяется активная идентификация, при которой измеряемый вход объекта содержит наряду с управлением дополнительное воздействие (испытательный сигнал), предназначенное для идентификации объекта.
Метод конечно-частотной идентификации предназначен для активной идентификации. Испытательный сигнал представляет собой сумму гармоник с автоматически настраиваемыми (самонастраиваемыми) амплитудами и частотами. Число этих гармоник не превышает размерности вектора состояний объекта управления. Самонастройка амплитуд осуществляется для выполнения требований к допустимым границам входа и выхода объекта, которые выполняются, когда испытательный сигнал отсутствует.
Полезно сравнить возможности метода конечно-частотной идентификации с другими методами второй группы, которые являются более общими и могут применяться как для пассивной, так и для активной идентификации.
Рандомизированные алгоритмы предполагают, что испытательный сигнал — случайный процесс с известными статистическими характеристиками и поэтому трудно гарантировать заданные допуски на выходы объекта.
В работе [7] сравниваются возможности методов инструментальных переменных и конечно-частотной идентификации для активной идентификации. Показано, что последний из них дает существенно большую точность при заданном времени идентификации. Это достигается благодаря самонастройке частот испытательного сигнала.
Однако, если внешние возмущения и помехи малы (либо отсутствуют), а процессы в объекте возбуждаемы, в основном, начальными условиями, то ситуация обратная: метод инструментальных переменных дает более высокую точность.
Настоящая работа посвящена динамическому алгоритму конечно-частотной идентификации, который позволяет достичь точности идентификации, близкой к методу инструментальных переменных при малых внешних возмущениях, сохраняя преимущества метода конечно-частотной идентификации, когда процессы в объекте зависят, в основном, от внешних возмущений.
1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Задача идентификации состоит в определении
оценок й, и Ь,, I = 0, п - 1, коэффициентов объекта (1) таких, чтобы выполнились требования
|йг - < , если di ф 0 либо
\й< е^, если йг = 0, |ЬI - Ь,| < еь| Ь,|, если Ь, ф 0 либо |Ь¿1 < еь, если Ьг = 0,
к относительной точности идентификации, в ко-
и Ь ■ г\ 1 торых E¡ и е,, I = 0, п - 1, — заданные положительные числа.
Рассмотрим полностью управляемый асимптотически устойчивый объект, описываемый разностным уравнением
2. ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЕ СВЕДЕНИЯ
у(к) + йп-ху(к - 1) + ... ййу(к - п) = = Ьп-1и(к - 1) + ... + Ь0и(к - п) + /(к - 1),
к = к
к0 + 1, к0 + 2,
(1)
где у(к) — выход объекта, измеряемый в момент времени кк ^ t (к — интервал дискретности измерений); и(к) — управляемый (в момент времени кк) вход; /(к) — внешнее возмущение — неизвестная ограниченная фильтруемая фильтром Фурье [8] функция: |/(к)| < /*, к 1 к0 - 1, где /* — число (дополнительное ограничение на эту функцию дается в п. 2.1); к0 ^ ^/к, t0 — начальное время.
Коэффициенты йг и Ь, I = 0, п - 1, неизвестны.
Управляемый вход представляет собой испытательный сигнал
2.1. Частотные параметры объекта
Определение 1 [8]. Набор 2п чисел
а,. = ЯеЦ е^), р. = 1ши< вщ), I = 1, п (4)
— значений передаточной функции
= Ьп -1 г" - 1 + .. . + Ь 1 г + Ьо
п л п - 1 I I
г + йп - 1г + ... + й1 г + й0
на частотах (3), называется частотными параметрами объекта (1). ♦
Для экспериментального определения оценок
аг и (3,, I = 1, п частотных параметров (4) ко входу
объекта (1) прикладывается испытательное воздействие (2). Выход объекта подается на вход фильтра Фурье
и(к) = £ р, яп ю, (к - к и),
г = 1
к 1 ки 1 V
(2)
а, = а,(Л) = —л £ у(к)япЮ,(к - ки),
Рг к = к,.
в котором р, > 0 — заданные амплитуды; юг = ю,к,
где ю,, I = 1, п — частоты — заданные числа, удовлетворяющие условиям
0 < ю,к < п, I = 1, п, Ю; ф ю ,, I ф /'.
г р J
(3)
Испытательный сигнал прикладывается к объекту в момент времени t = кик, до которого функция (2) принимает нулевое значение: и(к) = 0 при
к0 т к т к.
0 и
в г = в,( N) = £ у( к) ес8 ю, (к - ки),
Рг к=к„
I = 1, п ,
(5)
где кик — момент начала фильтрации, Лк — время фильтрации, N = 1, 2, ... Предполагается, что Лк кратно базовому периоду Т& = 2л/ю5, где ю5 =
= шт(юр Ю2, ..., юп).
Решение уравнения (1) имеет следующую структуру:
у(к) = ух(к) + уи(к) + уг (к),
(6)
п
к + N - 1
К + * -1
где
= Z Р/(а/sin - + ßiCOS (k - кД
г = 1
компоненту >y(k) образуют ненулевые внешние возмущения, компонента yx(k) — исчезающая функция: lim yx(k) = 0. Эта функция зависит, в част-
k ^ <я
ности, от ненулевых начальных условий y(k0 — 1), У(к0 - 2), ..., y(k0 - n).
Пусть /га (N ) и /f (N ) — выходы фильтра Фурье, при u(k) = 0, k l k0 (yB(k) = 0).
Определение 2 [8]. Возмущение f(k), k l к0 — 1 называется ФФ-фильтруембш (фильтруемым фильтром Фурье) на заданном наборе испытательных
частот юг, i = 1, и, если существует время фильтрации N*h такое, что выполняются неравенства
|/а(N)| m £а, |/в(N)| m £в, i = TTn, N l N*,
в которых в" и se , i = 1, n — заданные числа. Если это возмущение таково, что lim /га (N) =
N ^с
= lim /в (N) = 0, i = 1, n, то оно называется строго
N — да
ФФ-фильтруемым. ♦
В частности, строго ФФ-фильтруемым является возмущение вида
f(k) = £ fsin(k + Ф{), k l k0 - 1, (7)
v = 0
неизвестных частот , таких что | | ^ | ю,-1, i = 1, n
и фаз ф^^, v = v,». Для того чтобы функция (7) была ограниченной, ее неизвестные амплитуды должны удовлетворять при этом неравенству
да
^ Ifl m f *, где f * — известное число.
v = 0
ФФ-фильтруемость может быть проверена экспериментально.
Оценки (5) частотных параметров сходятся [8] к истинным значениям при любых ограниченных строго ФФ-фильтруемых внешних возмущениях:
lim a,.(N) = а., lim ß.(N) = ß,, i = ТТП.
N — да 1 1 N — да
2.2. Частотные уравнения и статический алгоритм
Сформируем уравнение (так называемое тождество Безу)
Ъ(4) Ь (9) - ¿(4) 5(4) = ¿(0), 4 = г-1, (8)
где искомые полиномы Ь (4) = Ьп _ 1 4 + Ьп _ 2 42 + ... ... + ¿1 4п-1 + ¿о 4П и Ъ (4) = ^ _ 1 4 + ~Ъп _ 2 42 + ...
... + Ъ1 4п-1 + Ъ0 4п.
Это уравнение имеет единственное решение
d = d и b = Аг, i = 0, n - 1
(9)
Разделим уравнение (8) на Ъ(4), положим
4г = е и, учитывая выражение (4), получим следующую систему 2п уравнений:
п .— п .-
I ¿п - V - (а, + Ув,) I Ъп - V = а + уРр
V = 1 V = 1
i = 1, П .
(10)
Если объект полностью управляем, а испытательные частоты удовлетворяют условиям (3), то система линейных алгебраических уравнений (10) имеет единственное решение (9).
Статический алгоритм идентификации [8—10] состоит в определении оценок частотных параметров с помощью фильтра Фурье (5) и решения
частотных уравнений (10), где а,. = а, и рг = в,, / = 1, п .
Этот алгоритм имеет следующий недостаток. Пусть компонента ух(к) в выражении (6) доминирует:
|ух(к)| > |у„(к) + у/к)|, к = ко, ко + N1 - 1.
В этом случае точность идентификации в момент времени (к0 + N1 — 1)й может быть мала. Ниже приводится новый алгоритм, который лишен этого недостатка.
3. ДИНАМИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ
Умножим каждое из N уравнений
пп
У(к) + I Ъп - ^(к — V) = I Ьп - ^(к — V) + /(к — 1),
V = 1 V = 1
(1')
k = kM, ku + N - 1
n
на модулирующие [11] функции sin 5, (k - ku),
cos 5¿ (k — ku), i = 1, n и после суммирования по k получим:
ku + N - 1
£ y(k)sin 5, (k - ku) +
k = ku
k,. + N- 1
+
£ dn - v £ y(k - v)sin(k - ku)
v = 1 k = k,.
£ bn - v £ u(k - v)sin 5, (k - ku) +
v = 1
k = k,.
+ £ f(k - 1)sin5¡ (k - ku), i = 1, n;
k = k„
£ y(k)cos 5, (k - ku) +
k = k,.
+ £ dn - v £ y(k - v)cos5, (k - ku) =
v = 1 k = ku
n ku + N- 1
= £ bn - v £ u(k - v)cos5, (k - ku) +
v = 1
k = k,.
+ £ f(k - 1)cos5,(k - ku), i = 1, n .(11)
k = ku
Введем векторы y s [y(ku)y(ku + 1) ... y(ku + + N - 1)]T, f s [f(ku - 1)f(kJ ... f(ku + N - 2)]T, y(k) s [y(k - 1)y(k - 2) ... y(k - n)]T, u(k) s [u(k -- 1)u(k - 2) ... u(k - n)]T, d s [dn-1 ... d1d0]T и b s [bn-1 ... b1b0]T и матрицы
S s
N
0
sin5
0
sin5
sin 51 2 sin 52 2 sin 51 (N - 1) sin 52 (N - 1) ... sin 5n (N - 1) )
0
sin 5n sin 5n 2
C s 2
N
1
cos 51 cos 512
1
cos 52 cos 52 2
cos 51 (N - 1) cos 52 ( N - 1) .
. 1
. cos 5n . cos 5n 2
. cos 5n (N - 1) )
Ys (y(ku) y(ku + 1) ... y(ku + N - 1))T и U s (u(ku)
u(ku + 1) ... u(ku + N - 1))T.
Тогда система уравнений (11) примет вид
где
M =
M9 = vy + vf,
-STY STU
-CT Y CTU
л r -.
, v = STy
' y ) _cTy
(12)
(13)
9 =
и vf =
-STf
-CTf
Здесь на пересечении v-го столбца и i-й стро-
ku + N - 1
T
ки у блока -ST Y стоит элемент — £ y(k — v) х
k = ku
__T
s sin a¡ (k — ku), у блока S U соответственно
ku + N - 1
__T
£ u(k — v)sin a¡ (k — ku), у блока — C Y стоит
k = ku
ku + N - 1
__T
элемент — £ y(k — v)cos a¡ (k — ku), у блока C U
k = k,.
соответственно
£ u(k - v)cos 5¿ (k - ku); v-
й эле-
k = k„
мент столбца ^ у имеет вид £ у(к^тю„ (к — ки),
к = ки
ки + N - 1
т
у-й элемент столбца С у соответственно £ у(к) х
к = ки
__Т1
х cosюl, (к — кн); у-й элемент столбца —^ Г имеет
ки + N - 1
вид — £ /(к — (к — кн), у-й элемент
к = ки
ки + N - 1
т
столбца —С{ соответственно — £ /(к — 1) х
к = ки
X (к - ки).
Элементы матрицы М и вектора уу системы уравнений (12) вычисляются по измеряемым входу и выходу объекта (1). Вектор у. неизвестен, так как
/(к — 1) не измеряется. Поэтому оценку 0 вектора
ku + N - 1
n
ku + N - 1
k + N - 1
к + N - 1
n
ku + N - 1
ku + N - 1
ku + N - 1
параметров объекта будем искать на основе уравнения
M(N) 0 = vy(N).
(14)
Очевидно, что решение 0 = М \у последнего существует, если ёйМ ^ 0 и совпадает с истинным значением 0 при Уу = 0.
Утверждение 1. Если внешнее возмущение строго ФФ-фильтруемо, то при N ^ матричное уравнение (14) сходится к системе 2п уравнений (10). ♦
Доказательство приведено в Приложении.
Алгоритм идентификации состоит из следующих операций.
1. Формируем матрицу М^) и вектор ) системы (13) для каждого N, N = 1, 2, ...
2.Решая систему линейных уравнений (14), вычисляем оценки 0^) для каждого N, N = 1, 2, ...
4. ПРИМЕР
Пусть имеется полностью управляемый асимптотически устойчивый объект, описываемый разностным уравнением
у(к) — 2,937у(к — 1) + 2,877у(к — 2) —
- 0,940y(k + 5,235
3) = -9,712-10 5u(k - 1) +
10 6u(k -2) + 9,674-10 5u(k - 3) +
+ 8,205-10 7/(k - 1) + 3,231-10 /(k - 2) +
6
+ 7,954-10 7/(k - 3), k = 1, N,
(15)
с возмущением /(к) = 81§п(8ш0,0275к).
На вход объекта подается испытательный сигнал
и(к) = 3^т0,002к + 8т0,01к + 8т0,05к).
Задача состоит в том, чтобы по известным (полученным в результате моделирования уравнения (15)) значениям у(к) и и(к) найти оценки коэффициентов передаточной функции объекта.
Примечание 1. Разностное уравнение (15) соответствует дифференциальному уравнению [12] у + 6,2 у + 26,2 у + 5у = — 2 М + 5м + /и получено путем дискретизации последнего с интервалом дискретности к = 0,01 с. Для сравнения результатов идентификации с коэффициентами передаточной функции
= ---
5 + 6,25 + 26,2 5 + 5
дискретное описание объекта преобразуется к непрерывному. ♦
Численные эксперименты проводились в системе МДТЬДВ.
Первый эксперимент. Пусть начальные условия у(0) = у(—1) = 0 и у(—2) = 1. Передаточная функция идентифицированного объекта при N = 75 имеет вид:
- (с) = -6,01 • 10-У - 1,9375 + 4,905 ^ (5) = -2-.
+ 6,1995/ + 26,1985 + 4,983
Второй эксперимент. Используем при тех же начальных условиях статический алгоритм идентификации из п. 2.2. Передаточная функция идентифицированного объекта при N = 75 имеет вид:
w (s) =
566, 74s2 - 2 1 7 s + 11 4, 8 s3 + 2,947 s2 + 4,142 s + 0,2298
Примечание 2. Точность идентификации в первом эксперименте с помощью статического алгоритма достигается при N = 94 500 (при этом приходится ждать 31,5 с, пока «успокоится» переходный процесс). Передаточная функция в этом случае имеет вид
w (s) =
= 0,01598 s2 - 2,083s + 5,197
s3 + 6,354s2 + 27,17 s + 5,209
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В этой работе построен динамический алгоритм конечно-частотной идентификации. Он позволяет получать более высокую точность идентификации в случае, когда в решении уравнения объекта доминирует компонента ух(к), зависящая от начальных условий. Если в решении доминирует компонента уу(к), то точность результатов идентификации, полученных статическим и динамическим алгоритмами, близка.
ПРИЛОЖЕНИЕ
Доказательство утверждения 1. Введем функции
ки + N -1 _
и -]<а,(к - ки)
с.(5,, N) = X '(*) е ' " ,
к = ки
кш + N-1 -
с?) (5,, N = X '(к - V) е ^к-ки), V = ,
к = ки
значок • в определении которых используется для компактности как один из трех символов (у, и либо f). Эти функции связаны как
с™(5,, Ю = с.(5,, N)е-"^ + 5^(5,, N), (П1)
где
(5,., N) £ -(к - V) е
к = ки
ки + V-1 -
и »,( к-ки) -
— £ *(к — V) е , г, V = 1, и.
к = ки + N
Преобразованная с учетом формулы Эйлера система (11) в этих обозначениях примет вид
К, + V - 1 -
u -j <Di( k-k„)
Cy( 5,, N) + 2 dn - v cf (5,, N) =
V = 1
n
= 2 bn - vc(„v) (5,, N) + cf1) (, N), i = im . (П2)
V = 1
Обозначим
W(N)( e ) = cy(5„ N) , wfN (e) = f ( 5 -, N)
cB(5,, N)
cB(5,, N)
(Л), ) = syv)(5¡., N) С Л) уЪ;) = (5¡., N)
(V)/
8IN (e ')
, 8 л V (^ ') =
Су(ш,, N) ■ си(ш,., N)
8(^1 (е.»,) = ^^О. (пз)
С/(шг, N)
Система (П2) с учетом выражения (П1) в обозначениях (Пз) примет вид
.- п .— .—
—е"»') £ (е--'* + 8|N (е"»' )Ч _ у +
V = 1
п .- .- .-
+ £ (е-^ + (е"»' ))Ъ„ _ у = (е"»') —
V = 1
(N0 /• "»'Ч/ , с.(м) / "»'чч • 1- /ТТ/1Ч
— м/ (е )(е + 8(1 1 (е )), г = 1, и . (П4) Выпишем уравнение (10) с учетом формул (4) и (9):
-W(e ) 2 e dn - v +2 e bn - v = w(e )'
V = 1 V = 1
i = 1, n .
(П5)
Нетрудно видеть, что уравнения (П4) и (П5) совпадают, если
(a) lim w(N)( e) = w( e),
N — ю
(b) lim w(N) (e) = 0,
N —• ю f
(c) lim 8« (e) = 0,
N -
(d) lim 8bN) (ej<B') = 0 и
N-
(e) lim 8^ (ej5') <
N — ю
Доказательство каждого из этих соотношений начинается с индекса, обозначающего это соотношение.
(а) Подставим выражение (6) в формулу для Су( 5;, N):
Cy( 5;, N) = 2 У(к) e
к = к
-jfflj( k-kH)
= CyX(5, , N) + CyU(5, , N) + Cf5, , N), i = I, П .
В силу асимптотической устойчивости объекта имеем
.. c (5,-, N) 1
lim . '—- = lim 1
N- ю N N- ю N
= lim N 2 У*(к)<
-jfflj( k-kH)
= 0,
к = i = 1, n ,
а в силу строгой ФФ-фильтруемости внешнего возмущения соответственно
= lim 1
N- ю N N- ю
lim = lim N 2 y/k)e-jffl'(k-ku) = 0,
k = ku
i = 1, n . Нетрудно видеть, что
»74 К, + N- 1 -
C-(5^) = 1U2 y«(k) e-jffl'(k-k») = k = k„
TV
ß - j a ,• + ß i + j « , e j ' -1
v
2N -Ä
e -1
+ 22 Pvl^j ■ e _ _ - +
1 ß + -j'(®v + ®i) N Л
-1 ßV + jaV e v ' -1|
. 2N j(®v- ®i) i v = 1 4 e v -1
V Ф
2N -j(fflv +
e v ' -1
Аналогично, можно показать, что
c„(5;, _ P,
N
+ v _p- | e' 2 2-jN
2j
j(fflv- ®i) N
1-i■e - 1
N -/2ю; e -1
+
1 e-j'(fflv + ®i) N Л
= 12jN ^ ej(®v-®i) i e-/'(®v + ®i) i.
V ^ ,
Таким образом,
lim w(N)(e) = lim Су( 5'' , N) = lim
N — ю N — ю C((5;, N) N — ю C((5;, N)/N
= P-/2j = + j'ß' = W( e), i = ^.
(b) В силу строгой ФФ-фильтруемости функция Су(5,, N), i = 1, n ограничена и следовательно
Г (NW j'®>4 1 ■ Cf(5;, N) lim wf ; (e ') = lim - =
суц(5г, N)/N
N- ю
N — ю cB(5,, N)
.. Cf(5,, N)/^ . r-
= lim - = 0, i = 1, n .
N — ю C„(5;, N)/N
к + N-1
к + N- 1
P
V
(с) Предельное равенство
lim 8« (ej5') = .lim ^'N) =
N — ю
N — ю cy(Q;, N)
= lim
N —о
8^(5,-, N)/N+ 8^2(5,-, N)/N+ sf (5,-, N)/N
cyx(5;, N)/N + cyB(5,, N)/N + cf(5, N)/N '
i, v = 1, n .
В силу асимптотической устойчивости объекта (1):
lim 8^ = lim 1 +£ 1 ^
at ч ^ AT
N — ю N N — ю N
(yx(k - v)
k = k„
yx(N + k - v) e jffl'N) = 0, i, v = 1, n .
В силу ФФ-фильтруемости внешнего возмущения:
-/^(k - ки)
lim8^ = fm. 1 ku ^ e........."(y^-v)
N— ю N N— ю N
k = k„
- yf(N + k - v) e jffl'N) = 0, i, v = 1, n . Из ограниченности функции
8yU (5,, N) = £
k,, + v -1 -
u -/fflj(k - ku)
(y„(k - v)
k = k„
- yu(N + k - v) e ' ), i, v = 1, n ,
следует
Г «.(N), .. 8^(5,, N)/N . —
lim 8d V (e ') = lim ----— = 0, i, v = 1, n.
N — ю ■ N — ю cyu(5;, N)/N
(d) Из ограниченности функции 8UV) (5,, N) следует:
,• c(N), >¡4 ,• S(„v)(5;, N) 5UvJ(®,-, N)/N n lim SbNv) (e ' )= lim " _ ' —- = lim " _ ' —— = 0, ' N^ СЦ(Ш;, N) СЦ(Ш;, N)/N
i, v = 1, и .
(e) Из ограниченности функции S(1) (5;, N) = f(ku — — 1) — f(ku + N — 1) e jffl,N, i = 1, и , следует:
г (N) , jffl^ ~(N) / >>4 r S(1)(5''' N)
lim wf ' (e ') Sm i (e ') = lim —-- =
N' NСЦ(Ш;, N)
.. S^1)(5', N)/N . —
= lim ^- = 0, i = 1, и .
NСЦ(Ш;, N)/N
Утверждение 1, таким образом, доказано.
ЛИТЕРАТУРА
1. Фомин В.Н, Фрадков А.Л., Якубович В.А. Адаптивное управление динамическими объектами. — М.: Наука, 1981. — 448 с.
2. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. — М.: Наука, 1991. — 432 с.
3. Граничин О.Н., Поляк Б.Т. Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах. — М.: Наука, 2003. — 291 с.
4. Бунич А.Л., Бахтадзе Н.Н. Синтез и применение дискретных систем управления с идентификатором. — М.: Наука, 2003. — 232 с.
5. Alexandrov A.G. Finite-frequency method of identification // Preprints of 10th IFAC Symposium on System Identification. — Copenhagen, Denmark, 1994. — Vol. 2. — P. 523—527.
6. Wong K.Y., Polak E. Identification of linear discrete time systems using the instrumental variable approach // IEEE Trans. Automat. Control. — 1967. — Vol. AC-12. — P. 707—718.
7. Александров А.Г., Орлов Ю.Ф. Сравнение двух методов идентификации при неизвестных ограниченных возмущениях // Автоматика и телемеханика. — 2005. — Т. 66, № 10. — С. 128—147.
8. Александров А.Г. Конечно-частотная идентификация дискретных объектов // Тр. 6-го Санкт-Петербургского симпозиума по теории адаптивных систем, посвященного памяти Я.З. Цыпкина. SPAS'99. — СПб., 7 — 9 сентября 1999. — Т. 2. — С. 5—8.
9. Alexandrov A.G., Orlov Yu.F. Frequency adaptive control of multivariable plants // Preprints of the 15th Trienial World Congress of the IFAC. — Barcelona, Spain, 21—26 Jily 2002. On CD-ROM T-Th-M03-3.
10. Alexandrov A.G. Finite-frequency identification: selftuning of test signal // Preprints of the 16th IFAC World Congress. — Prague, Czech Republic, 3—8 Jily 2005, CD-ROM.
11. Shinbrot M. On the analysis of linear and nonlinear systems // Trans. ASME. — 1957. — Vol. 79. — P. 547—552.
12. Graebe S.F. Robust and adaptive control of an unknown plant: A benchmark of new format // Preprints of 12th World Congress of IFAC. — Sydney, Australia, 1993. — Vol. 3. — P. 165—170.
Статья представлена к публикации членом редколлегии Ф.Ф. Пащенко.
Александров Альберт Георгиевич — д-р физ.-мат. наук, вед. науч. сотрудник, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, ®(495) 334-76-41, И [email protected],
Орлов Юрий Феликсович — д-р физ.-мат. наук, профессор, Электростальский политехнический институт, ®(49657) 5-36-55, И [email protected].
Наш новый адрес в Интернете: http://pu.mtas.ru
Редакция