Рассматриваются основные этапы построения математических моделей по экспериментальным данным. На каждом этапе выделяются основные проблемы параметрической идентификации, приводящие к недостоверной модели. Особое внимание уделяется свойству идентифицируемости модельной структуры. Неидентифицируемая модельная структуры содержит набор параметров, который нельзя определить однозначно на основе экспериментальных данных, каким бы идеальным не был проводимый эксперимент. В этом случае результаты моделирования становятся сомнительными. Приводятся примеры неидентифицируемой модельной структуры, а также рекомендации по решению данной проблемы

The main stages of constructing mathematical models based on experimental data are considered. At each stage the main problems of parametric identification leading to inadequate models are indicated. Special attention is paid to the property of model structure identifiability. Unidentified model structure contains a set of parameters that cannot be uniquely determined from experimental data, even for the ideal experiment. In this case the results of modeling become questionable. Illustrative examples of non-identifiable model structure are given, as well as recommendations for solving this problem