| المستخلص: |
تم في هذا البحث التعامل مع مشكلة التشخيص المتعاقب للأنظمة الحركية الخطية التصادفية، أي التشخيص على الخط On-Line، اذ تم عرض أهم الخوارزميات في مجال التشخيص للأنظمة التي تتغير ديناميكيتها مع الزمن، واستخدمت طريقة المربعات الصغرى التعاقبية مع منهجين شائعين في تقدير معلمات النماذج، هما أسلوب عامل التغاضي، وأسلوب مرشح كالمن بالتطبيق على النماذج الحركية الخطية بنوعيها: نماذج خطأ المعادلة، وهي نموذج الانحدار الذاتي مع مدخلات إضافية ARX ، ونموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة مع مدخلات إضافية ARMAX ، وقد طبقت نماذج خطأ المخرجات، وهي نموذج خطأ المخرجاتOE ، ونموذج بوكس-جنكنز BJ التي تم الحصول عليها باستخدام الآلية المقترحة في التشخيص خارج الخط .لقد تم التطبيق من خلال نهج المحاكاة ودراسة حالة اذ تم الحصول على نماذج حركية خطية دقيقة تستقر معلماتها مع الزمن فضلا عن تحقق الشروط الإحصائية من حيث عشوائية الأخطاء وعدم وجود ارتباط تقاطعي معنوي بين المدخلات وبواقي المخرجات.
This Paper deals with the recursive identification problem of stochastic linear dynamical systems , Important Algorithms are explained in the identification system domains that are timevarying, and using a recursive Least Square method with a famous approach to estimate the model parameter, that a forgetting factor, and a Kalman filter approach with different values for a best linear dynamic models, that are identified from the two type of stochastic linear dynamic systems: that the equation error models which contain ARX models and ARMAX models. Output error models which consist of OE and Box- Jenkins models, that are reached by using the suggested instrument in Off-Line Identification, where the exact Linear models reached their parameter stable with Time, Moreover, the Statistic terms are verified from a point of random errors and insignificant cross-correlation between inputs and outputs residual.
|
