Панферов Владимир Иванович, д-р техн. наук, профессор, профессор кафедры информационно- аналитического обеспечения управления в социальных и экономических системах, ЮжноУральский государственный университет; профессор кафедры авиационных комплексов и конструкций летательных аппаратов, Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военновоздушная академия им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», филиал в г. Челябинске, г. Челябинск; tgsiv@mail.ru. Панферов Сергей Владимирович, канд. техн. наук, доцент кафедры градостроительства, инженерных сетей и систем, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск; panferovsv@susu.ru. Халдин Константин Сергеевич, канд. техн. наук, программист, Targem Games, центр разработки компьютерных игр, г. Екатеринбург; lar3811@yandex.ru. V.I. Panferov1,2, tgsiv@mail.ru, S.V. Panferov1, panferovsv@susu.ru, K.S. Haldin3, lar3811@yandex.ru 1 South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation, 2 Russian Air Force Military Educational and Scientific Center “Air Force Academy named after Professor N.E. Zhukovsky and Y.A. Gagarin”, Chelyabinsk branch, Chelyabinsk, Russian Federation, 3 Targem Games, Computer Games Development Center, Ekaterinburg, Russian Federation Известно, что динамические свойства промышленных объектов по каналам управления обычно существенно меняются при изменении режима их работы. Поэтому показатели качества регулирования с неизменными настройками автоматических регуляторов тоже изменяются, причем, как правило, ухудшаются в процессе работы агрегатов. В связи с этим возникает задача периодической корректировки параметров настройки регуляторов в контурах работающих систем автоматического регулирования (САР). Указанную задачу можно решить только по фактическим динамическим параметрам эксплуатируемого объекта, поэтому в работе рассматривается задача оценки этих параметров, причем по реальным данным работающей замкнутой системы. При этом используется ступенчатое возмущение либо по заданию, либо со стороны регулирующего органа (по нагрузке), также может быть использована опытная реакция системы на возмущение любого вида по указанным каналам. Объект управления описывается дифференциальным уравнением второго порядка с запаздыванием. Критерий параметрической идентификации квадратичный, либо модульный или минимаксный. Задача идентификации решается с помощью программы, реализующей метод покоординатного спуска, получающиеся при этом задачи одномерной минимизации решаются с помощью подпрограммы, использующей метод золотого сечения. Для численного интегрирования уравнения объекта применяли метод Рунге - Кутты с погрешностью, пропорциональной пятой степени шага по времени. В работе проведена апробация разработанных программ параметрической идентификации по экспериментальным переходным характеристикам САР давления в металлургической печи. Указаны численно-аналитические процедуры настройки регуляторов в САР по найденным параметрам объекта управления. It is known that the dynamic properties of industrial objects in control channels usually change significantly with a change in their mode of operation. Therefore, the indicators of quality of regulation with constant settings of automatic regulators also change, and, as a rule, they deteriorate during the operation of the units. In this connection, the problem arises of periodically adjusting the settings of regulators in the circuits of operating automatic control systems (ATS). This problem can be solved only by the actual dynamic parameters of the object being operated, therefore, the work considers the task of estimating these parameters, and according to the actual data of the operating closed system. In this case, a step perturbation is used either on the instructions or on the part of the regulator (on the load), the experienced reaction of the system to disturbances of any kind along the indicated channels can also be used. The control object is described by a second-order differential equation with delay. The parametric identification criterion is quadratic, either modular or minimax. The identification task is solved with the help of a program that implements the method of coordinate descent, the resulting one-dimensional minimization problems are solved with the help of a subroutine using the golden section method. For the numerical integration of the object equation, the Runge-Kutta method was used with an error proportional to the fifth power of the time step. In this paper, we tested the developed programs for parametric identification based on the experimental transient characteristics of ATS pressure in a metallurgical furnace. The numerical-analytical procedures for adjusting the regulators in the SAR by the found parameters of the control object are indicated.