Predmet Identifikácia systémov je umiestnený na e-learningovom portáli Moodle. K dispozícii sú flashové animácie, pdf prezentácie a videozáznamy jednotlivých prednášok.
Keďže je kniha vypredaná, môžete si zobrať on-line (hypertextovú) verziu : Ident.PDF (11.02.2017)
1 Úvod do identifikácie 11
1.1 Základné pojmy, predmet identifikácie systémov 11
1.2 Postup pri identifikácii 12
1.2.1 Výber štruktúry modelu a jeho verifikácia 14
1.2.1.1 Všeobecné aspekty výberu modelu 14
1.2.1.2 Apriórne informácie 15
1.2.1.3 Určenie štruktúry modelu založené na prvotnej analýze údajov 15
1.2.1.4 Porovnanie štruktúr modelov 16
1.2.1.5 Kritériá kvality identifikácie 16
1.2.1.6 Verifikácia modelu 17
1.3 Klasifikácia identifikačných metód 18
1.4 Vstupné testovacie signály 19
1.4.1 Rozdelenie vstupných signálov 19
1.4.2 Najčastejšie používané vstupné signály 20
1.4.3 Koncept identifikačnej výdatnosti 22
2 Deterministické metódy 25
2.1 Spracovanie prechodovej charakteristiky 25
2.1.1 Systém 1. rádu 26
2.1.2 Systém 2. rádu 27
2.1.3 Systém vyššieho rádu 31
2.2 Všeobecný signál 38
2.2.1 Metóda konvolučného integrálu 38
2.2.2 Metóda postupnej integrácie 39
2.2.3 Autotuning 41
2.3 Frekvenčná analýza 44
2.3.1 Získanie frekvenčných charakteristík 44
2.3.2 Odhad prenosovej funkcie 46
3 Stochastické metódy 51
3.1 Korelačné metódy 51
3.1.1 Analýza lineárneho systému vo frekvenčnej oblasti 51
3.1.2 Korelačná analýza 54
3.1.3 Spektrálna analýza 55
3.2 Regresné metódy 57
3.2.1 Požiadavky na odhad parametrov 57
3.2.2 Identifikácia statických modelov 57
3.2.3 Identifikácia dynamických systémov 61
3.2.3.1 Rekurzívna MNŠ 63
3.2.3.2 Identifikovateľnosť modelu 66
3.2.3.3 Metóda pomocných premenných 68
3.2.3.4 Modifikácie základnej rekurzívnej MNŠ 69
3.2.3.5 Modely lineárnych dynamických systémov 72
3.2.3.6 Verifikácia modelov 74
3.2.3.7 Praktické otázky identifikácie 75
3.2.3.8 Mnohorozmerové systémy 78
3.2.3.9 Parametre spojitého prenosu 79
4 Filtrácia údajov a odhad stavu 83
4.1 Filtrácia nameraných údajov 83
4.2 Deterministický odhad stavu 85
4.3 Optimálny odhad stavu 87
A Niektoré operácie s maticami 91
A.1 Základy 91
A.2 Derivácie 92
B Pravdepodobnosť, náhodné veličiny a procesy 95
B.1 Základné pojmy teórie pravdepodobnosti 95
B.2 Náhodné veličiny 96
B.3 Náhodné procesy 102
B.4 Biely šum 107
B.5 Odozva lineárneho systému na náhodný vstup 109
Literatúra 115
Errata.PDF - radené podľa strán
(26.6.09)
Radené podľa dátumu nájdenia chyby:
s. 87, (A.8) zle napísaná matica (a,b;d,e) -> (a,b;c,d)
s. 106, (B.74) Chýbajú diferenciály dx1 dx2
zamenené šikmé "d" za stojace v integráloch a deriváciách
Názov všetkých príkladov: Prklad -> Príklad (v origináli to
bolo dobre, pokazené niekedy pri opravách)
s. 60, Príklad 3.1: určite -> určte
s. 26, rovnica (2.7): x=(ln ((K-y1)/K) )/(ln ((K-y2)/K) )
s. 29, bod 3: Pre dane $k$ sa zisti hodnota $f_2(k)$ a odhad casovej
konstanty $T_1 = T_n / f_2(k)$
s. 46, rovnica (2.124): = \varphi = \arctan \frac{y_c}{y_s}
s. 87, rovnica (A.1): (A+B)^T = A^T + B^T; (AB)^T = B^T
A^T
s. 42, riadok 18: system -> systemu
s. 46, rovnica (2.120): zmena znamienka - -> + b/2 \int_0^T \sin (2\omega
t+\varphi) dt
s. 46, rovnica (2.125): Z -> K
s. 47, rovnica (2.129): = -20 l \log \omega
s. 64, riadok 21: odhad parametrov v case $k$ -> odhad parametrov v
case $t$
s. 100, rovnica (B.67), (B.68): chyba transpozicia: Cov () = E{ ()
()^T }
s. 62, riadok 9: K>m+n -> K>n_a+n_b
s. 62, rovnica (3.68): N=max(n,m) -> N=max(n_a,n_b)
s. 67, rovnica (3.100): ngI -> ng
(14.03.01) s. 34 riadok 4: $0 \leq r \leq 1$ -> $0 \leq r < 1$
(21.03.01) s. 43 rovnica (2.97), (2.99), (2.101) znamienka:
- za + : vzorce boli dobré, ale takto je jasnejšie, ako
sa k nim dá dostať
T = \frac{1}{\omega_k} \tan(A-\omega_k D) ->
T = -\frac{1}{\omega_k} \tan(A+\omega_k D)
T = \frac{1}{\omega_k} \tan(\frac{A-\omega_k D}{2}) ->
T = -\frac{1}{\omega_k} \tan\left(\frac{A+\omega_k D}{2}\right)
T = \frac{1}{\omega_k} \tan(\frac{A-\omega_k D}{3}) ->
T = -\frac{1}{\omega_k} \tan\left(\frac{A+\omega_k D}{3}\right)
(21.03.01) s. 49 rovnica (2.137) znamienko mínus vybrať zo zátvoriek:
X= ... (-j\omega_1)^n F_1 ... (-j\omega_N)^n
zameniť za
X= ... -(j\omega_1)^n F_1 ... -(j\omega_N)^n
(17.5.02) s. 80, (4.8) : l zamenit za n
(29.5.09) s. 42, (2.102) : 3/2 zamenit za 2/3 (stvrtaci 2008/2009)
(26.6.09) Prepracovaná kapitola 2.1.1 a 2.1.2 - identifikácia systému z PCH
pomocou dvoch bodov, pridaná časť identifikácie z PCH systému
druhého rádu s jednou časovou konštantou
(27.10.12) Zdrojovy text cp1250 -> UTF8, konecne sa
zobrazuju spravne zalozky vlavo v PDF
(7.03.13) Pridaná kapitola 4.4 Optimálny diskrétny Kalmanov filter, ktorá pojednáva o vzťahu Kalmanovho filtra a RMNŠ.
Identifikačný Toolbox IDTOOL pre rekurzívnu identifikáciu spojitých a diskrétnych systémov na stránke Ing. Čirku.