Double-step adaptive algorithm of identification of non-stationary objects

Проанализированы разработанные для идентификации стационарных объектов рекуррентный метод наименьших квадратов и различные его модификации, которые получаются путем минимизации квадратичного функционала и используют при построении оценки непосредственные измерения входных и выходных параметров. Показано, что для идентификации нестационарных объектов указанные адаптивные алгоритмы идентификации имеют ограниченные функциональные возможности и малую точность, поэтому предложен разработанный двухшаговый адаптивный алгоритм идентификации нестационарных технологических объектов.At design of the computer integrated control systems (CICS) of stationary and non-stationary objects of the majority of chemical and adjacent productions it is necessary to have rather reliably working algorithms of identification. The recurrent method of the smallest squares and its various modifications developed for identification of stationary technological objects, which turn out by minimization of square functional and use direct measurements of input and output parameters at creation of estimation, are analyzed. In article it is shown, that for identification of non-stationary technological objects the specified adaptive algorithms of identification have limited functionality and small accuracy. Therefore, the doublestep speed-optimized algorithm of non-stationary technological objects identification is offered. It allows to use on each iteration not all available information on background of object, as it becomes in a recurrent method of the smallest squares, but data only of two last supervisions, that gives the chance to trace drift of identification objects parameters of the majority of chemical and adjacent productions that conducts to improvement of objects management process quality, and it in turn provides positive economic effect