Анализ и синтез сложных систем непосредственно связан с решением известных прямых и обратных задач. В прямой задаче предполагается определение с помощью операторного уравнения выходной координаты по известному возмущению, известным характеристикам помехи, оператору системы или ее звеньев (рис.1):
; 
 – управляющий сигнал, 
– выходная координата (реакция на управляющий сигнал), 
– оператор объекта управления. 
 
Рис.1. Система с возмущениями и помехами
С учетом взаимодействия управляющего сигнала и помехи:
. 
Так что
. 
В системах с обратной связью управляющий сигнал 
 формируется по сигналу обратной связи 
 и возмущению 
, действующему на входе системы: 
. 
Таким образом, здесь
. 
Две обратные задачи связаны с использованием реализации случайных процессов системы, регистрируемых в режиме ее функционирования. В первой задаче определяется оператор системы; она известна как задача идентификации. Вторая обратная задача связана с отысканием статистических характеристик внешних возмущений 
, действующих на систему, внутренних помех 
 и мест их локализации (идентификация возмущений и помех). К сожалению, одновременное решение этих двух задач невозможно [1,2, 3, 5]. 
Так, идентификация динамических характеристик может производиться лишь при наличии экспериментальных данных о сигналах и априорных сведений о внутренних помехах (необходимы в случаях, когда они коррелированы с внешними возмущениями). Во многих случаях данные о помехах могут быть получены априори только в режиме отладки систем при отсутствии внешних возмущений. Поэтому полученные в результате идентификации динамические характеристики системы могут отличаться от тех, которые соответствуют режиму функционирования системы.
При решении задачи идентификации помех необходимо иметь экспериментальные данные и знать динамические характеристики системы или ее звеньев. Очевидна необходимость использования метода итераций. Что касается методических вопросов идентификации возмущений и помех, действующих в сложных многомерных системах, в том числе с перекрестными связями, то удовлетворительного решения на сегодня нет.
Описание систем в частотной области оказывается более удобным и экономичным, особенно для стационарных систем. Здесь динамические характеристики и взаимная спектральная плотность не зависят от времени и возможно определение частотной характеристики идентифицированной системы по известным спектральным плотностям:
. 
Однако при идентификации динамической системы, функционирующей задолго до момента анализа 
 (накопление энергии к моменту 
), возможно получение больших ошибок, связанных с влиянием погрешностей вычисления корреляционных функций, а затем и спектральных плотностей. 
Основная сложность в решении уравнения идентификации связана с некорректностью задачи (даже при вычислении корреляционных функций и спектральных плотностей с высокой степенью точности). Действительно, импульсная переходная функция
. 
При ошибке
 вычисления взаимной корреляционной функции 
 спектральная плотность также будет вычислена с ошибкой 
. Вместо истинной импульсной переходной функции получим ее оценку 
; 
норма ошибки
. 
Как видим, норма ошибки может быть как угодно большой в зависимости от распределения спектральной плотности 
. Задача идентификации является не корректной. Для классически корректно поставленной задачи произвольно бесконечно малым возмущениям исходных данных должны соответствовать бесконечно малые возмущения решения. Если 
 и 
 имеют нули одинаковой кратности в какой-либо конечной точке оси 
, то погрешность решения также может быть значительной. К сожалению, решение уравнения идентификации в частотной области принципиально возможно лишь для непрерывно и длительно функционирующих систем со стационарными или стационаризируемыми (нестационарные сигналы, корреляционные функции которых определяются двойным усреднением: сначала – по времени определяется 
, а затем – по ансамблю 
) входными сигналами. Даже в этом случае возникают трудности из-за плохой обусловленности решения и связанной с этим некорректностью задачи. Корректность решения, в первую очередь, зависит от распределения спектральной плотности входного сигнала. 
Для восстановления идентифицируемых характеристик в случаях, когда начало идентификации совпадает с началом функционирования системы, частотные методы, строго говоря, не применимы (нет возможности перехода к спектральным плотностям).
Для колебательных систем весьма актуально решение уравнения идентификации
 
для системы, находящейся под воздействием стационарных или стационаризируемых входных сигналов. Известно, корректность решения связана с выполнением условий:
- спектральная плотность
 должна содержать четные степени 
, если степень числителя 
 меньше степени знаменателя 
; 
- знаменатель 
 не должен иметь действительных корней и превращаться в нуль, или быть достаточно близок к нему; 
- числитель 
 не должен иметь действительных корней; 
- коэффициенты полиномов 
 и 
 должны быть действительными. 
Точность идентификации будет тем больше, чем больше 
 отличается от нуля при всех действительных 
 в диапазоне исследуемых частот. 
При решении ряда задач виброзащиты [6,7] нами использовался приводимый ниже алгоритм решения уравнения идентификации (система на подвижном основании со стационарным или стационаризируемым сигналом; моменты начала идентификации и функционирования совпадают).
1. Определение по экспериментальным данным корреляционной функции входного сигнала 
 и взаимной корреляционной функции 
. 
2. Вычисление 
. 
3. Представление 
 в виде 
; 
 и 
 – полиномы относительно 
, содержащие только четные степени относительно частоты 
 (
 – четная функция). 
4. Определяется частотная характеристика
 так называемого формирующего фильтра (
). Для этого 
 и 
 разлагаются на множители; отбираются в полученных разложениях множители, соответствующие корням, расположенным в верхней полуплоскости комплексной переменной 
, добавляются к таким множителям 
 (
– коэффициент при 
 в разложении полинома 
) и 
 (
 – коэффициент при 
 в разложении полинома 
). 
5. Определение спектральной плотности 
 по корреляционной функции 
. 
6. Наконец, определяется
. 
Справедливо:
, 
. 
Предложенный алгоритм прошел положительную апробацию при определении характеристик, как объекта, так и оператора по данным нормального функционирования транспортной эргатической системы [4, 6-9].
Рецензенты:
Родионов Ю.В., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой «Эксплуатация автомобильного транспорта», декан автомобильно-дорожного института ПГУАС, г. Пенза;
Кошев А.Н., д.х.н., профессор, профессор кафедры «Информационно-вычислительные системы» Пензенского государственного университета архитектуры и строительства, г. Пенза.
Библиографическая ссылка
Гарькина И.А., Данилов А.М., Тюкалов Д.Е. СЛОЖНЫЕ СИСТЕМЫ: ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК, ВОЗМУЩЕНИЙ И ПОМЕХ // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1-1. ;URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=17756 (дата обращения: 04.11.2025).



