СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ

Полезная модель относится к области автоматики и вычислительной техники и может быть использована при разработке адаптивных систем управления летательными аппаратами (ЛА).
Известна система автоматического управления (САУ) с повышенной отказобезопасностью и независимыми каналами управления   I .
Устройство содержит три резервируемых блока и три управляемых мажоритарных элемента, управляющие входы которых соединены с общей управляющей шиной устройства. Оно характеризуется отсутствием проверки управляемых мажоритарных элементов в процессе регулирования устройство. Для повышения контролепригодности в устройстве содержатся блок задания режимов и три элемента И, первые входы которых соединены с выходами резервируешх блоков, вторые входы элементов И соединены соответственно с первым, вторым и третьим выходами блока задания режимов, четвертый выход которого соединен с общей управляющей шиной устройства, выходы элементов И соединены с информационными входами управляемых мажоритарных элементов.
в режиме проверки на выходах резервируемых блоков должны присутствовать логические единицы I, а это при известной структуре устройства снижает достоверность контроля.
Основной причиной, по которой реальная надежность систем управления оказывается ниже расчетной, является присутствие общих элементов в резервированных каналах управления. Использование ЦВМ делает возможным использование полностью независимых каналов управления, т.е. переход к ультранадежным отказоустойчивым системам управления .
При разработке любой отказоустойчивойструктуру делается попытка выполнить два условия: обеспечить независимость резервированных каналов и добиться сравнимости выходных сигналов этих каналов. По существу степень надежности системы определяется тем, насколько удачно достигнут компромисс между этими противоречивыми требованиями. Это объясняется тем, что в САУ, выполненных по схеме голосования, предусматривают сравнение уровней выходных сигналов резервированных каналов, причем для исключения ложйых блокировок исправных каналов требуется введение перекрестных связей, компенсирующих расхождение сравнимаемых сигналов, вызванных причинами, несвязанными с отказами того или иного канала.
Общая часть для всех каналов связана и с программным обеспечением, а также с принятым подходом к реконфигурации при отказах.
Известна система экспертного управления 2  , взятая за прототип, где используется методы экспертных систем ОС) для расширения класса традиционных алгоритмов управления за счет введения общих знаний по управлению и эвристических методов настройки и адаптации в контролирующую ЭС. Полученные таким образом системы экспертного управления состоят из интеллектуальной комбинации различных алгоритмов управления, идентификации и контроля.
Для обеопечения приемлемого качества функционирования таких адаптивных схем в большинстве случаев должны выполняться определенные ограничивающие условия, накладываемые на объект управления и его входные сигналы. К ним относятся постоянство возбуждения входных сигналов, положение полюсов оцениваемой модели объекта и т.д.
С помощью методов экспертных систем можно удовлетворительно контролировать выполнение подобных условий и осуществлять необходимые действия в тех случаях, когда эти условия изменяются. Однако, если представить ЭС как набор способов выведения следствий вида  из системы соотношений  ,, j--c;,:. wt , то на ЭС можно смотреть как на задачу диагностики объектов и ситуаций, т.е. как на задачу распознавания образов.
Контролирующая ЭС-интеллектуальная комбинация алгоритмов управления, идентификации и контроля производит распознавание классов общих знаний управления и эвристических методов настройки и адаптации систем. Хотя механизм логического вывода 30 дает возможность использовать знания экспертов о предметной области, отнести ее к определенному классу решений, он не обеспечивает использование знаний экспертов о реконфигурации органов управления
J1A при появлении отказов оборудования.Т.-е.модель задачи не содерШ1Т средства построения алгоритмов ее решения. Мы хотим высокого качества работы 3G, а модель может быть противоречива, тогда и модель должна индуцировать алгоритм выяснения узких мест и развязки противоречий.
Цель разработки полезной модели САУ- повышения отказобезопасности функционирования системы в широком диапазоне изменения условий и характеристик полета.
нен с первым входом сумматора вычислителя смешанного управления, второй вход которого соединен с датчиками органов управления летчика, выход вычислителя смешанного управления соединен последовательно с блоком реконфигурации органов управления, Сервоприводами, датчиками отклонения поверхностей управления, установленных на ЛА, блок оценки коэффициентов усиления сервоприводов, вход которого соединен с датчиками положения сервоприводов, а выход - с блоком реконфигурации органов управления, систему отображения информации (СОИ),соединенную с датчиками параметров движения ЛА, в нее введены вычислитель системы идентификации с преобразоветыем входных сигналов, соединенным с датчиками параметров движения ЛА, а выход соединен с вычислителем СУП, и вычислитель системы диагностики, соединенный первым входом с датчиками параметров движения ЛА,вторым входом - с датчиками положения сервоприводов, а выход которого соединен с блоком реконфигурации органов управления, кроме того, вычислитель смешанного управления выполнен в виде экспертной системы, основанной на использовании знаний.
Сущность разработки полезной модели САУ поясняется на фиг.1, где приведена отруктурнач б-К); -Схема системы, на фиг.2 структура вычислителя смешанного управления.
На фиг.1 изображены:
1- органы управления летчика ,с датчикам:,
2- сумматор
3- вычислитель смешанного управления
4- блок реконфигурации органов управления
5- сервоприводы с датчиками положения
6- датчики отклонения поверхностей управления
10- блок оценки коэ(Щициентов усиления сервоприводов
11 - датчики параметров движения М
12- преобразователь входных сигналов
13- вычислитель системы идентификации
14- вычислитель системы диагностики (контроля)
15- модель неисправности
16- модель наблюдаемой системы
17- модель номинальной системы
18- блок принятия решений
19- блок оценивания параметров
20- блок проверки гипотез
21- генератор невязки
В структуре САУ датчики параметров движения П, установленные на ЛД 7, соединены со входом вычислителя системы управления полетом 9, выход которого соединен с первым входом сумматора 2 вычислителя смешанного управления 3, второй вход которого соединен с датчиками органов управления I летчика. Выход вычислителя смешанного управления 3 соединен последовательно с блоком реконфигурации орга нов управления 4, сервоприводами 5, датчиками отклонения поверхностей управления 6, установленных на JIA 7. Вход блока 10 оценки коэффициентов усиления сервоприводов соединен с датчиками положения сервоприводов 5, а выход - с блоком 4 реконфигурации органов управления. Система отображения информации летчика 8 соединена с датчиками параметров движения ЛА II. Вычислитель системы идентификации 13 соединен через преобразователь входных сигналов 12 с датчиками II параметров движения ЛА, а выход его связан с вычислителем СУП 9. Вычислитель системы диагностики 14 соединен первым входом с датчиками параметров движения ЛА 11, вторым входом - с датчиками положения сервоприводов 5, а выход соединен с блоком реконфигурации 4 органов управления.
Зкопертное управление связано о применением методов экспертных систем ОС) для контроля традиционных и адаптивных регуляторов. В системах такого типа знания, необходимые для эффективной настройки параметров регуляторов, приобретаются как у специалистов по системам управления, так и у операторов и затем помещаются в базу знаний (БЗ) в видов правил настройки.
Экспертное управление включает в себя две большие проблемные области. Первая из них рассматривает  : то, какими знаниями
об объекте необходимо располагать для того, чтобы автоматически
систему диагностйкзнастроитьурегулятор и осуществлять наблюдение за ним. Сюда также
входит вопрос о том, как эти знания должны быть получены, т.е. знание о природе обучающей процедуры. Вторая область включает в себя представление и использование этих знаний.
Система решает задачи экспертного управления, в частности может:
-Надлежащим образом управлять объектами ЛА являющимися нестационарными, нелинейными, подверженными различным возмущениям;
-требует минимального количества априорных знаний об объекте управления;
-может использовать преимущества,предоставляемые имеющимися априорными знаниями;
-позволяет вводить характеристики контура управления в качественных терминах;
-увеличивает количество собственных знаний об объекте и соответственно этому улучшает управление
-может функционировать в диалоге с пользователем и получать дополнительную информацию (например, о динамических и стати. чеаких характеристиках объекта и т.д.)
Метод достижения идеальной цели экспертного управления можно выразить как попытку включить опытного специалиста по управлению в контур управления, предоставив ему возможность использовать алгоритмы управления, идентификации, измерения, контроля и создания системы управления. Эти знания включают в себя как теоретические сведения по управлению, так и эвристические знания и имеют как процедурную, так и декларативную природу.
Экспертное управление осуществляется в двух различных реяшмах функционирования обучения и адаптации Оп--и(е  Первая фаза режима обучения представляет собой постановку вопросов, когда пользователь может предлагать свои априорные знания об объекте и о характеристиках контура управления.
После опроса система экспертного управления производит
различные обучающие эксперименты, которые дают информацию о динамике объекта. Эта информация используется для построения регулятора.
В процессе адаптации  система контролирует и, если это необходимо, изменяет регулятор, совершает подгонку параметров.
После того, как регулятор построен, система экспертного управления переключается на режим управления с обратной связью. В этом режиме осуществляется контроль замкнутого контура с целью обнаружения ситуаций, которые требуют подстройки параметров алгоритмов управления или полного переобучения.
Математическое обеспечение вычислителя 3 строится на использовании нечетных функций принадлежности. Нечеткое множество
- на множестве X есть совокупность пар вида А  | (7/,/Л/j, где j-    I 0,1  - отображение множества X в единичный отрезок  0,1  - есть функция принадлежности нечеткого множества А. Для произвольного числа входных и выходных переменных помимо нечеткой переменной, используется понятие лингвистической переменной, обозначает переменную, значение которой описываются нечеткими переменными, заданными на определенной количественной
некотором наборе вектора значений входных ЛП -  i -    .  Таким образом, на основании имеющегося объема накопленных знаний о системе, содержащихся в виде функции принадлежности f А1) и  и приближенных значений входных параметров системы, представленных в виде функций принадлежности д  i , в рамках аппарата нечеткой логики (рассматривая нечеткое соответствие), мойшо сделать приближенный вывод о значениях выходных параметров системы. При выполнении нечеткого логического вывода необходимо вначале вычислить значение функции принадлежности для каждой из выходных переменных, а далее выполнить лингвистическую аппроксимацию, которая заключается в нахождении набора значений выходных ЛП, имеющего наибольшую меру сходства с вычисленной функцией.
В общем виде указанную схему вычислений для произвольного числа  входных и ll выходных нечетких переменных можно выполнить с помощью композиционного правила нечеткого логического вывода 1 3  :
о -- / л  о  шкале и принимают значения в форме слов, описываемых ооответотвующими функциями принадлежности. Например, значениям лингвистической переменной (Ш) {перегрузка; могут являться Смалая перегрузка повышенная перегрузка) и т.д., где каждое из значений задается нечетким множеством со своей функцией принадлеяшости. Описание поведения системы, моделируемой с помощью набора лингвистических переменных, является схемой нечетких рассуждений и записывается если , ь , ,, . Ылф, , ,,;- i-  , иначе если С);:| ,    -bin .   , ,,t  t-.i , иначе если (Л р1  Q рг . , . а p,,i . i р I , u р :. . . t pv-i где р-строк правил логического вывода Если..., то..., номер правил обозначается индексом I , где (.  1...р . Схема (I) несет смысл приближенного рассуждения, а задача заключается в нахождении вектора значений выходных Ш1 ь  с  i     - . при I-., -.(I) )   ( р  р  :h,.. 1  .„.V%lVf;A:;(A::A h4/V}JJM рн-.У)) L x bxKtK (2) т -I 1.аЛ l -J: III (- P- nP 1 где i -1 f  - J, -i - L   j ,  1 ;   I ; X j - МНОЖВОТВО возможных значений переменных XJ . Представим (2) в другом ввде: ... V.ij-l/(A (Л (V А,п Д:;Л/,,УК)Л (З) J-P Кб- Jfei  функция //g /yj У;,- описывает бинарное нечеткое отношение R заданное на декартовом произведении двух переменных X и У. Такой способ описания сложной системы более удобен, поскольку можно произвольно выбирать любые пары параметров (или пары признаков) системы и задавать причинно-следственную связь между ними посредством функции принадлежности )К /Xj J t-j . Вычисление одной функции принадлежности f/v, /Ур  Jr) о  многих выходных переменных оказывается весьма сложным процессом. Поэтому процедура отображения одного набора нечетких переменных на другой набор осуществляется с помощью выражения (3) параллельным вычислителем набора функций принадлежности, зависящих от одной переменной К1Ч -  Рб / liil . Тогда из выражения (3) для К-й ( -  I .J J выходной переменной получаем .Л(у / /xjjAppijv/).- ))), (4)  jtP jfc-j  Параллельное вычисление набора выражений (4) сразу для всех выходных переменных f , V i представлено схемой на фиг.2, которая позволяет с помощью заранее заданных функций принадлежности,  I  SI-/ на основании текущих значений функций принадлежности входных переменных X    Xw вычислить функции принадлежности выходных переменных V j,     v) и . Поскольку переход от функции принадлежности многих переменных Р13 (у i   к набору выражений (4) для функции принадлежности от одной переменной  выполнен непосредственным преобразованием исходного выражения (3) без дополнительных ограничений
общности. То задав для каждого из входных параметров Ai ,    к овою функцию принадлежности или ЛП (т.е. сразу целый набор функций принадлежности), вычисляется набор значений  /.-j--  ( fet V/ параллельно с вычислением г В ij i  J
и выполняется преобразование числа нечетких переменных одновременно с другими этапами обработки. При этом функции принадлежности гс  JK удобно группируются по Р и/сходным правилам Если ..., то.... для рассмотрения коэффициента значимости отдельных правил на разных этапах обработки.
На фиг.2 - а-узлы, выполняющие ввод функций принадлежности, задающих текущую входную информацию и исходные знания (которым система заранее обучена), в - -узлы, реализующие логические операторы. Узел Q задает операцию (m - нахождение наименьшей верхней грани. Множества элементов, выпо.дняемую с помощью вевтЕЕЛя t)Cv;( i niw fvi , особым образом организовав ввод данных; узел Е сводит воедино результаты вычислений в разных правилах. Из фиг.2 видно, что в наиболее общим виде для и входных и It выходных переменных в схеме нечеткой обработки логические операции выполняются параллельно для всех Р правил логического вывода.
В узлах А в каждом из Р правил необходимо вводить функции принадлежности | I:LJK j  . зависящие от двух переменных AJ , и выходных переменных  и . Очередной ввод данных с наборб1 датчиков осуществляется после окончания  циклов ввода
функций (Rlk   J
Узел в, реализующий операцию  представляет
собой двуххвходовый логический вентиль HiLVuiviuivi  осуществляет сравнение двух функций принадлежности  и ,Rljv; (Х  ) Для каждого значения л j выбирает минимальные из двух введенных значений функций принадлежности.
.,  /
среди всех возможных значений   с j j4   (  /  ч для
-j,, , . J-
разных Aj . Наличие индексов X;ti Xj под знаком логического
оператора V указывает, что операция выполняется для всех значений переменной Kj , которая в общем случае принимает дискретные или непрерывные значения (это реализация пикового детектора).
В узле Е выполняется обычная операция  tnuHi  g индексы (-6- р под знаком оператора Л указывают, что сравниваются дискретные величины функций принадлеяшости, вычисленные сразу во всех Р правилах Если..., то... и относящиеся к конкретной выходной переменной Ч    Е выбирает наибольшие
значения из результатов вычисления функций принадлежности (i liKiXj во всех Р правилах Если..., то.... Этапы вычислений, выполняемые в узлах в-е проводятся при фиксированных значениях выходных переменных  . при этом для каждого значения выходной переменной N к на выходе е вычисляется одно значение функции принадлежности р i,  .По мере ввода разных значений в устройстве памяти будет накапливаться массив данных, описывающий функцию . л   для всех возможных Ч )С.
В узлах  t  осуществляется дефази икация, т.е. переход от нечетких величин к четким, и вычисление с помощью набора функций /М й,7-  четких значений выходных пе вменных. Это I
процедура определяется формулой
/ //.VW4- „ ./  (7)
Схема позволяет вычислять значения компонент выходного вектора при заданных значениях входного с помощью набора функций / /eijK /У/-   описывающих i  правило ввода, cxexq проводит вычисления с нечеткими переменными. Более того, входными данными могут быть не просто нечеткие переменные, а лингвистические переменные, т.е. упорядоченные набора нечетких переменных.
S:JK  );j-- ч б Устройство обрабатывает сигналы датчиков и выдает исполнительные сигналы на основе заложенных в схему правил. Использование функций принадлежности (lljt / К;, li-l . описывающих бинарные отношения, упрощает процедуру обучения схемы, сводя его к описанию причинно-следственных связей пар входных и выходных переменных - обучении нейросетей. На основе общей схемы вычислений композиционного правила нечеткого логического вывода для произвольного количества входных и выходных нечетких переменных устройство позволяет производить преобразование числа нечетких переменных (изменяет размерность модели). Схема позволяет по заранее заданным правилам преобразовать  входных нечетких переменных в И выходных, обраатывать данные. Повышение надежности САУ в обеспечении ее эксплуатационной безопасности важную роль играет вмешательство человека в процесс функционирования. Это относится к тем случаям, когда система подвержена воздействию внешних случайных факторов, таких как неисправность отдельных компонент, резкое изменение условий функционирования и т.д. Поэтому основная задача реконфигурации сформировать смешанные сигналы от летчика и СУП таким образом, чтобы штатные реакции на управляющие силы и моменты при низком уровне сигнала обеспечивались с помощью исправных управляющих поверхностей при отказах других. Реконфигурация управляющих аэродинамических органов в блоке 4 при их отказе производится с помощью блока оценки коэффициента усиления приводов 10 и вычислителя системы диагностики 14, 4J . В реконфигурируемой СУП считается, что в случае отказа привода управляемая поверхность фиксируется в нейтральном положении. Затем вычисляется новая матрица коэффициентов , усиления блока смешивания управления, который распределяет потребные силы
и моменты по остальным исправным управляющим поверхностям. Реконфигурация реализуется в виде алгоритма перестройки коэффициента усиления. При отсутствии отказа пхривода управляющей поверхности команды на привод такие же, как Б исправной СУП. Линеаризованное уравнение. Состояния ЛА в случае исправной СУП имеет вид:
Дг7 Jx (-)  о.;-
где Х - вектор состояния самолета, д(/ - вектор отклонений управляющей поверхности,  - матрица эффективности управления.
Если число переменных состояния равно  , а управляющий поверхностей равно J- , тогда матрица А имеет размер  а матрица -; Ь м . ЕСЛИ не учитывать динамики привода, уравнение для вектора отклонений  -  имеет вид
-1 :,
где  - вектор управления (команд) от СУП и летчика.
Если динамика ЛА остается неизменной, то уравнение .для компонен. / ч ты X/.  , обусловленной управляющими входными воздействиями,
будет:
Х Ш  п kbf (f). /i(j
где К - матрица коэффициентов усиления блока смеишвания управления. В случае исправного привода уравнения (10) можно записать в виде:
Xl-oL   (
I
где о - матрица эффективности управления,  - матрица коэффициентов усиления в случае исправного ЛА. При отказах уравнение состояния будет: Т н Т ребуется;,чтобы на величину окорооти изменения переменных состояия X не оказывал влияния факт отказа. огда: , (.,.(К1 Уравнение (13) позволяет определить неизвестную матрицу коэффициентов усиления 1 , которая равна: Kr-V -Li где Rif - псевдоинверсия матрицы Ъ г г Если Ь- - матрица , , при t) , то решенир уравнения (13), которое минимизирует сумму квадратов ошибок   1  , где ll bjNo   имеет вид KI -/ВТВ j iCfe ko(ib) Если P)i - матрица ( , причем tvi i,i  то решение уравнения (13), которое минимизирует норму вектора отклонений определяется в виде: Kr  BT(.)) Уравнения (15-17) дают решение относительно неизвестной матрицы коэффициентов усиления, однако не учитывается ограничение на управление. Свойство псевдоинверсии состоит в том, чтобы использовать дополнительные степени свободы для минимизации суммы квадратов ошибок или нормы вектора отклонений. Задача решается с помощью определения ошибки наименьших взвешенных квадратов. Управление распределяется по исправным управляющим поверхностям с учетом фактической эффективности каждой поверхности. Это выполняется путем сле,дующей модификации уравнения (14). Если RT - матрица  ) , причем iv);-R , а ранг равен 1г , то решение уравнения   li/ Ьо К в смысле ошибки наименьших квадратов имеет вид: г з де Н - весовая матрица. Используя уравнение (1б)мо5кно аписать уравнение (18) в виде: -х-    , гл  -I ,л  I , «х-  JAl :,.  / ь. - , к,; ь.. ГТгЬс)Ко л  L i i . . ,i. где Н  v 4V , В схеме диагностирования ..реа шзуемой в блоке 14, в  рамках решения задачи диагностирования на основе аналитических моделей (аналититической избыточности) используются три вида моделей - наблвдаемая модель, номинальная модель (17) и модель неисправной системы (15) , При этом в случае отсутствия неисправности вектор истинных параметров (Г для задачи диагностирования на основе оценивания параметров принадлежат множеству номинальных значений - t/KC/V. j. соответствующих допустимому вектору параметров номинальной модели системы.-,-; Схема диагностирования, основанная на применении математических моделей систем, может быть принципиально разбита на следующие два этапа: -генерация невязок, т.е. функций, поведение которых определяется неисправностями в системе; -определение и характеризация неисправностей (время, местонахождение , размер,источник). Выражение для избыточности можно интерпретировать как входо-выходное соотношение динамической системы. При появлении какой-либо неисправности это соотношение далее не будет выполняться, что и вызывает ненулевую невязку. Для генерации невязок требуется использование моделей всех трех типов: номинальной,7 наблюдаемой и модели неисправности систеШ. Получаемое значение гл. / 15 тб
основе проверки следующих гипотез
Hj- V 1  (нет неисправностей)
И i  С/  { ином J (есть неисправность) или в более опосредо & анном виде:
По  /it J(2 jHowj (нет неисправностей)/н I: Но  {/-квлА j (еоть неисправность),
/гх
где |jfi40AA j - множество значений априори выбранной с -мерной функции jC.ISHoMJ - R , 1Д..
На подходе к обнаружению неисправностей, использующему аналитическую избыточность, существенно отражается то практичесгкое ограничение, что модель реальной системы, на которой эта избыточность основывается, никогда не бывает точно известной. Как следствие, реальный выход системы не совпадает с выходом модели даже тогда, когда нет никаких нарущений в системе. Таким образом, получаемая невязка всегда будет не нулевой. Это требует введения пороговых значений невязки для выявления неисправностей. Затруднение, связанные с использованием порогов, состоит в том, что они не только снижают чувствительность к неисправностям, но также изменяются как в зависимости от входных сигналов реальной системы, так и от величины и при1роды возмущений в системе. Выбор значения вводимого порога слишком малым увеличивает интенсивность ложных индикаций неисправностей, выбор его слишком больпшмт-снижает чувствительность к возникновению неисправности. Поэтому важное значение имвет снижение чувствительности невязки по отношению к ошибкам моделирования, т.е. достижение, рондстиости Снижение чувствительности по отношению к ошибкам моделирования достигается при сравнении наблюдаемой величины j:{eMJ-/f6He)jff(e il}-/(eH.«)c ее средним звачвш и. (гг) т.е. о ковариацией Cov cov/ f f 6ОД}-f/ Pi- j fzy
4W 4 f rf rvA I
1ля такого сравнения применимш мера
jM(f ()jcov-(f(prti;-/ &KOM}) с
Гипотеза  Но принимается, если t ГЬЗ  VL , где 1г - выбранное фиксированное значение порогами отвергается в противоположном случае.
С функдионир ет в непрерывном неинтерактивном режиме в реальном масштабе времени, она взаимодействует с ЛА, а не с человеком-оператором. Для непрерывного контроля характеристик ЛА система экспертного з равления использует схемы предварительной обработки информации. При выявлении какой-либо аномалии подсистема вывода автоматически входит в режим диагностики, в котором локализуются возможные причины аномалий и вырабатываются соответствующие корректирующие воздействия. Т.к. все решения принимаются самой САУ, то важнейшим элементом процесса функционирования системы управления на основе знаний является предварительная обработка информации в блоке 12.
В идентификации ЛА используется параметрическое описание модели как прогноза 9  PJ (15) будугрх значений выходного процесса, где  -вектор параметров. Модель внепших возмущений представляется в виде скользящего среднего, на чем основано построение оптимальных алгоритмов метода инструментальных переменных. Оценка вектора параметров О , получаемая с помощью данного метода.записывается в виде (блок 13):
)
1{0) // yz-/CyW//. (1
где выражения /Су2., ; M-fzl-f-j й,) Ч 1)
,-)а б)}
/у
преобразованных аооимптоти ески устойчивым фильтром
F 1)  В (25) принято обозначения    X Q У где и - положительно определенная весовая матрица. При совпадении оценки 5 с вектором истинных параметров  , величина Ic6j
обращается в ноль. Выражение (25) представляет собой критерий совпадения соответствующих ковариационных функций, характеризу&М.ЦХ наблюдаемым и прогнозируемым выходом идент1 ицируемой системы.
С учетом соотношений 1
li /V 2l).
- ;:/Cz7j
f  ,-.
t СО L
Критерий (25) будет в ввде:
.i  .
b(||22 KjF/- -Ja)yVe)iy ,- -Оценка (25) является ассимптотически нормальной с ковариационной матрицей
P  R0Rj R QSeRfReRj ,
™ R    }   ( / ,
И { ГН (rJ 2 /) г Н c|.-J Z i   Здесь  - неизвестный фильтр, формирующий автокоррелироввЛную.
помеху из процесса белого шума, Ц вектор наблвдения ,,
((Л
ЛИТЕРАТУРА
1.Загорулько А.Ф., Калинин В.Г.,  А.Г. и др., Резервированное устройство с управляемой ст ктурой.
А.с. J6 565298, 006Р 11/00, Н05К, 10/00, 1977.
2.Пащенко Ф.Ф., Чернышев К.Р.,Ме.тоды и системы управления и идентификация на основе знаний. Автоматика и телемеханика J 2, 2000 г.
3.Быковский А.Ю., Мельник А.В.
Способ о электронного преобразования числа переменных с помощью композиционного правила нечеткого логического вывода. Автометрия 2, 1999. СО РАН Новосибирск.
4.Берестов Л.М., Харин Е.Г., Якушев А,Ф., Сидоров Н.В. Калинин Ю.И. и др. Система поддержки экипажа в аварийных ситуациях. Патент РФ Jfe 2128854 3.08.96.