
The algorithms are developed to form one of the possible iterative schemes for multivariable linear dynamic system identification over inexact data. For realization of this scheme it is set what kind of identification experiments should be chosen and how to form the set of appropriate sіgnal for data identification. Numerical experiments were carried out in order to demonstrate efficiency for practice of the method.
Представлено алгоритми, з яких утворюється одна з можливих схем ітеративної ідентифікації багатовимірних лінійних динамічних систем за наближеними даними. Крім того, для реалізації цієї схеми визначено, які експерименти слід провести на об’єкті і як з відповідних сигналів формувати сукупності необхідних для ідентифікації даних. За допомогою обчислювальних експериментів перевірено практичну працездатність методу.
Адаптивное управление и методы идентификации
Адаптивное управление и методы идентификации
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
