Адаптивное параметрическое оценивание квадратно-корневыми информационными алгоритмами
| Загрузить архив: | |
| Файл: 025-0004.zip (3189kb [zip], Скачиваний: 223) скачать |
Доклад
Задача идентификации формулируется следующим образом: по результатам наблюдений над входными и выходными переменными системы должна быть построена оптимальная в некотором смысле модель, т.е. формализованное представление этой системы.
В зависимости от априорной информации об объекте управления различают задачи идентификации в узком и широком смысле. Задача идентификации в узком смысле состоит в оценивании параметров и состояния системы по результатам наблюдений над входными и выходными переменными, полученными в условиях функционирования объекта. При этом известна структура системы и задан класс моделей, к которому данный объект относится. Априорная информация об объекте достаточно велика.
Априорная информация об объекте при идентификации в широком смысле отсутствует или очень бедная, поэтому приходится предварительно решать большое число дополнительных задач, такие как выбор структуры системы и задание класса моделей, оценивание линейности объекта и действующих переменных, оценивание степени и формы влияния входных переменных на выходные и др.
Целью данной дипломной работы является исследование нового метода параметрической идентификации основанного на синтезе метода максимального правдоподобия и метода квадратно-корневого информационного фильтра, а также сравнение методов минимизации, использованных для минимизации выбранного функционала, с точки зрения сходимости, вычислительной точности, сложности, а также реализация данного метода на ЭВМ.
Описание диплома
Задача оценивания может быть сформулирована как задача нахождения
наибольшего (наименьшего) значения некоторого функционала. Но т.к. значения
параметров непосредственному наблюдению не доступны, то критерием выбора
оптимума должен быть функционал от
выходных значений. Примером такого
функционала может служить либо функция правдоподобия, либо ее логарифм.
Т.е. если 
являются независимыми
иимеют гауссовское совместное
распределение с нулевым средним и матрицами ковариаций 
(1)
Тогда критерием выбора оптимума выберем выражение (2), которая является функцией многих переменных и для ее минимизации будем использовать наиболее известные и часто применяемые методы минимизации функций многих переменных: градиентный метод, метод Ньютона, метод сопряженных направлений.
Оценкой
максимального правдоподобия является такое значение оцениваемых параметров 
Вычисление оценки максимального правдоподобия может быть итеративно выполнено при помощи характеристического уравнения, которое включает в себя градиент обратного логарифма функции правдоподобия и информационную матрицу Фишера, если используется метод Ньютона для минимизации функционала. Вычисления функции правдоподобия и информационной матрицы Фишера требуют применения фильтра Калмана (а также его производных для каждого параметра оценивания), который, как известно, не обладает достаточной устойчивостью. Поэтому для вычисленияоценки максимального правдоподобия итеративным образом использовался ККИФ, т.к. данный метод позволяет избежать численной неустойчивости, являющейся результатом вычислительных погрешностей, поскольку вместо матриц ковариаций ошибки оценок на этапах экстраполяции и обработки измерений, по своей природе положительно определенных, ККИФ оперирует с их квадратными корнями. А это значит, что вычисления квадратного корня равносильно счету с двойной точностью для ковариации ошибок и, кроме того, устраняется опасность утраты матрицей ковариаций свойства положительно определенности. Недостатком данного метода является присутствие операций извлечения квадратного корня.
Для эффективного
вычисления оценки максимального правдоподобия при использовании ККИФ, величины,
входящие в выражение для 
Эксперименты
Факт сходимости алгоритма максимального правдоподобия к оптимальным значениям параметров теоретически является недоказанным, поэтому в качестве основного метода исследования будем считать вычислительные эксперименты.
Стоит заметить, что метод является достаточно сложным в вычислительном отношении, поскольку метод максимального правдоподобия с использованием ККИФ требует больших объемов вычислений: для перемножения, обращения, ортогональных преобразований матриц и поэтому для проведения экспериментов данный метод был реализован на ЭВМ.
Модель, используемая в экспериментах, представленных на графиках, имеет следующий вид:……
В данной дипломной
работе проведены эксперименты на сходимость метода максимального правдоподобия,
используя различные алгоритмы минимизации. При этом варьировалось количество и
расположение оцениваемых параметров в матрице перехода из состояния в состояние
Выводы
После проведения серии вычислительных экспериментов были получены следующие результаты:
·
· оценок увеличивается.
·
·