Вспомогательные функционалы качества и контроль устойчивости в задачах стохастической идентификации

Содержание
Введение
Глава 1 Постановка задачи
1.1 Линейная дискретная стохастическая система.
1.2 Задача оценивания вектора состояния в стационарном случае. Фильтр Калмана
1.3 Задача оценивания вектора состояния в квазистационарном случае. Уровни неопределенности. Оптимальный метод идентификации
1.4 Адаптивный фильтр Калмана
1.5 Линейные дискретные стохастические системы в стандартном наблюдаемом виде.
1.6 Задачи и методы данного исследования.
Глава 2 Вспомогательные функционалы качества
2.1 Требования к построению вспомогательных функционалов качества.
2.2 Оптимальный критерий качества
2.3 Построение минусового вспомогательного функционала качества
2.4 Построение плюсового вспомогательного функционала качества
2.5 Выводы.
Глава 3 Численные алгоритмы идентификации по методу ВФК
3.1 Идентифицируемость но методу ВФК.
3.2 Условия и скорость сходимости вероятностных беспоис
ковых итеративных алгоритмов.
3.3 Многомерная процедура стохастической аппроксимации .
3.4 Оптимальный алгоритм идентификации . . .
3.5 Субоптимальный алгоритм
3.6 Выводы.
Ф Глава 4 Модель чувствительности
4.1 Вычисление частных производных минусового ВФК .
4.2 Вычисление частных производных плюсового ВФК
4.3 Разработка вычислительно эффективных формульных схем
для модели чувствительности
4.4 Выводы.
Глава 5 Динамический контроль устойчивости на основе критерия Джури
5.1 Необходимость контроля устойчивости
5.2 Критерий Джури.
5.3 Вычисление коэффициентов характеристического многочлена .
5.4 Вычисление коэффициентов характеристического многочлена. Частные случаи
5.5 Эвристический алгоритм для контроля устойчивости .
5.6 Стратегии корректировки в эвристическом алгоритме для контроля устойчивости.
5.7 Выводы.
Глава 6 Вычислительные эксперименты
ф 6.1 Программный комплекс.
6.2 Тины проводимых экспериментов
6.3 Построение линий уровня функционалов качества
6.3.1 Эксперименты для размерности п 1
Ф 6.3.2 Эксперименты для размерности п 2 .
6.4 Время сходимости вероятностных численных алгоритмов оптимизации.
6.4.1 Эксперименты для размерности п 1
6.4.2 Эксперименты для размерности п 2.
6.5 Проверка работоспособности эвристического алгоритма контроля устойчивости при использовании различных стратегий корректировки
6.6 Выводы по результатам численного моделирования
Заключение
Литература