Задачи идентификации.

В последнее время широкое развитие получила проблема идентификации объектов и методов моделирования. Идентификацией называют определение параметров и структуры математической модели, обеспечивающей наилучшее совпадение выходных координат модели с объектом при одинаковых входных параметрах процесса. При эксплуатации ВС возникает необходимость повышения ее эффективности путем подбора конфигурации и режима функционирования, соответствующего классу решаемых задач и требованиям к качеству обслуживания пользователя. В связи с ростом нагрузки на систему и переход на новую технологию обработки данных может потребоваться изменение конфигурации системы, т.е. использование более совершенной системы с реализацией других режимов обработки и в этих случаях следует оценить возможный эффект, для чего необходимы модели производительности и надежности системы. Построение модели системы на основе априорных сведений ее организации, а также данных изменений, принято называть идентификацией системы. При идентификации вычислительных систем применяется следующая структура:

Весь объем поступающей информации на ВС принято называть рабочей нагрузкой. Функциональная модель описывает явления с точностью до значений параметров функционирования. Процесс создания функциональной модели называется функциональной идентификацией. В качестве функциональных моделей могут использоваться различного вида математические модели, т.е. модели D,Q,F,P - схем. После выбора соответствующей функциональной модели производят выбор параметров. Определение параметров для соответствующей функциональной модели принято называть параметрической идентификацией. Для выполнения параметрической идентификации в ВС подключают измерительный аппарат. Получение данных от этих средств используются для вычисления Х*, а также А = {a₁, ..., a_n}. Вычисленные значения вводятся в модель. Параметры a - неуправляемые, а Х* - управляемые. Система оценок параметров и характеристик представляет собой набор программ, обрабатывающих измерительные данные. Вычисленные значения параметров а вводятся в модель, т.е. полностью ее определяют. Значение параметров Х* и характеристик Y* используются для проверки адекватности модели. Адекватность модели проверяется как разность D= ½Y* - Y½. Оценка производится путем сравнения значений Y* = F(X*) (для вычислительной системы) и Y = F(X*) - для модели при одних и тех же входных воздействиях. Следует заметить, что точность модели и адекватность - это не одно и то же. Если вектор выходных переменных можно представить как некоторую последовательность Y* = {y₁*, y₂*, ..., y_n*}, то e_i = (y_i* - y_i)/y_i* (i = 1,2, ... ,n), Y = {y₁, y₂, ... , y_n} . В качестве оценки точности берут, как правило, некоторую норму в виде скалярной функции:

Для определенности целесообразно проводить сравнение модели и объекта по некоторым стандартным ситуациям, отражающим особенности функционирования объектов на практике, которые принято называть тестовыми ситуациями. Оценка точности в одной или нескольких точках такого пространства еще не дает полной картины сведений о возможности применения модели в других точках пространства. Эти сведения можно получить только лишь при построении области адекватности (ОА) . ОА - это область пространства QП , в пределах которой погрешность e модели не превышает заданного значения: e_модели < e_{допуст.} Определение области адекватности требует значительных вычислительных ресурсов, т.к. используется при этом многомерное пространство, поэтому на практике область адекватности аппроксимируется. В результате получается аппроксимированная область адекватности (ОАА), при этом выполняется неравенство ОАА Ì ОА. Для двумерного случая получим :

Идентификация систем.

Процедура идентификации состоит их трех этапов:

1) Выбор структуры модели на основе априорной информации или некоторых эвристических соображений ( экспертные системы).

2) Выбор критерия близости объекта или модели, основанный на специальной модели (выбор функциональной модели).

3) Определение параметров модели с точки зрения выбранного критерия близости.

Предлагаю ознакомиться с аналогичными статьями: