Вы используете устаревший браузер.
Чтобы использовать все возможности сайта, загрузите и установите один из этих браузеров:
Google ChromeOperaSafariMozilla FirefoxInternet explorer 8Internet explorer 9

ВНИМАНИЕ!

Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.

ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»

КНИГИ Прайс-лист
ЖУРНАЛЫ Прайс-лист

Все статьи автора в журнале: Жидкова М.А.

  1. Алгоритмы оценивания с повышенными степенями адаптивности
    Estimation algorithms with increased degrees of adaptability

    Номер: 2024 / 07

    Жидкова М.А. | Jidkova M.A. | Неусыпин К.А. | Neusypin K.А. | neysipin@mail.runeysipin@mail.ru

    Авторы статьи
    Authors

    Жидкова М.А.
    Jidkova M.A.

    Неусыпин К.А.
    Neusypin K.А.

    neysipin@mail.ru
    neysipin@mail.ru


    Алгоритмы оценивания с повышенными степенями адаптивности

     

    УДК 658.513

    DOI: 10.36652/0869-4931-2024-78-7-311-316

     

    Исследованы качественные характеристики моделей динамических систем. Представлены функции чувствительности и способы определения степени адаптивности систем. Предложено обеспечивать повышенные степени адаптивности алгоритмов путем измерений с большим весом при формировании оценок или управляющих сигналов. Приведены адаптивные алгоритмы оценивания с жесткими связями по обновляемой последовательности. Результаты математического моделирования продемонстрировали преимущество алгоритмов с большим весом измерений при формировании оценок в условиях стохастической и параметрической неопределенностей.

     


    Ключевые слова

    качественные характеристики моделей, степень адаптивности, адаптивные алгоритмы оценивания, стохастическая и параметрическая неопределенности

    Estimation algorithms with increased degrees of adaptability

    The qualitative characteristics of models of dynamic systems are studied. Sensitivity functions and methods for determining the degree of systems adaptability are presented. It is proposed to ensure increased of the algorithms adaptability degrees by means of measurements with greater weight when generating estimates or control signals. Adaptive estimation algorithms with rigid connections based on an updated sequence are presented. The results of mathematical modeling demonstrated the advantage of algorithms with a large measurement weight when forming estimates under conditions of stochastic and parametric uncertainties.


    Keywords

    qualitative characteristics of models, degree of adaptability, adaptive estimation algorithms, stochastic and parametric uncertainties

Идет загрузка
НАЗАД
Для перехода на предыдущую страницу используйте эту кнопку