Claims (2)
1. Способ идентификации характеристик и возмущений динамических объектов в стохастических системах автоматического управления, заключающийся в том, что измеряют выходные параметры качества работы объекта управления, для условий испытаний или штатной эксплуатации методом Монте-Карло проводят статистическое моделирование случайных реализаций, для которых запоминают имеющие место характеристики объекта управления и возмущения, действующие на объект управления, для каждого выходного параметра качества в каждой случайной реализации определяют показатель невязки - отклонения выходных параметров качества при статистическом моделировании и испытаниях и «запас по невязке» - относительное отклонение невязки от допуска на точность идентификации, для каждой реализации определяют минимальное значение «запасов по невязке» и определяют ту реализацию, для которой минимальный «запас по невязке» максимален, запомненные в этой реализации характеристики и возмущения являются параметрами идентификации.1. A method for identifying the characteristics and disturbances of dynamic objects in stochastic automatic control systems, which consists in measuring the output parameters of the quality of work of the control object, for the conditions of testing or normal operation using the Monte Carlo method, statistical modeling of random implementations is carried out, for which the characteristics taking place are stored control object and disturbances acting on the control object for each output quality parameter in each random implementation about divide the discrepancy indicator — deviations of the output quality parameters during statistical modeling and testing and “residual margin” —the relative deviation of the residual from the tolerance for identification accuracy; for each implementation, determine the minimum value of “residual reserves” and determine the implementation for which the minimum “margin by residual ”is maximum, the characteristics and perturbations stored in this implementation are identification parameters.
2. Способ идентификации по п.1, заключающийся в том, что при отрицательном значении «запаса по невязке» в выбранную реализацию вводят дополнительные случайные возмущения и параметры объекта, для которых по методу Монте-Карло проводят статистическое моделирование и поиск ближайшей случайной реализации, для которой «запас по невязке» максимален.2. The identification method according to claim 1, which means that if the “margin of residual” is negative, additional random perturbations and object parameters are introduced into the selected implementation, for which, according to the Monte Carlo method, statistical modeling and search for the nearest random implementation are carried out, for which "margin of residual" is maximum.