Diplomová práce se zabývá identifikací dynamických systémů pomocí vybraných rekurzivních metod a metody subspace. Z rekurzivních metod se konkrétně zajímá o metodu nejmenších čtverců, metodu pomocné proměnné a rozšířenou metodu nejmenších čtverců. Cílem této práce je tedy seznámit čtenáře s těmito metodami a vysvětlit principy, na kterých jsou založeny. Metody jsou implementovány v prostředí Matlab a v tomto prostředí také simulovány a porovnávány. K porovnání jsou použity jak reálná, tak modelově vytvořená data, aby bylo možné vyzkoušet různé vlastnosti daných metod. Výsledkem práce je tedy reálné porovnání metod a diskuze nad jejich výhodami a nevýhodami.
Anotace v angličtině
The diploma thesis deals with identification of dynamic systems using selected recursive methods and subspace identification method. The recursive methods are particularly interested in the least square recursive method, the recursive method of instrumental variables, and the extended least square recursive method. The aim of this thesis is to familiarize the reader with these methods and to explain the principles on which they are based. The methods are implemented in the Matlab environment and also they are simulated and compared by using Matlab. For comparison, real data and model-generated data are used to test the different properties of the given methods. Real comparsion of these methods and their advantages and disadvantages is discussed.
Klíčová slova
Identifikace dynamických systémů, rekurzivní metody identifikace, subspace identifikace, metoda pomocné proměnné
Diplomová práce se zabývá identifikací dynamických systémů pomocí vybraných rekurzivních metod a metody subspace. Z rekurzivních metod se konkrétně zajímá o metodu nejmenších čtverců, metodu pomocné proměnné a rozšířenou metodu nejmenších čtverců. Cílem této práce je tedy seznámit čtenáře s těmito metodami a vysvětlit principy, na kterých jsou založeny. Metody jsou implementovány v prostředí Matlab a v tomto prostředí také simulovány a porovnávány. K porovnání jsou použity jak reálná, tak modelově vytvořená data, aby bylo možné vyzkoušet různé vlastnosti daných metod. Výsledkem práce je tedy reálné porovnání metod a diskuze nad jejich výhodami a nevýhodami.
Anotace v angličtině
The diploma thesis deals with identification of dynamic systems using selected recursive methods and subspace identification method. The recursive methods are particularly interested in the least square recursive method, the recursive method of instrumental variables, and the extended least square recursive method. The aim of this thesis is to familiarize the reader with these methods and to explain the principles on which they are based. The methods are implemented in the Matlab environment and also they are simulated and compared by using Matlab. For comparison, real data and model-generated data are used to test the different properties of the given methods. Real comparsion of these methods and their advantages and disadvantages is discussed.
Klíčová slova
Identifikace dynamických systémů, rekurzivní metody identifikace, subspace identifikace, metoda pomocné proměnné
Seznamte se s vybranými metodami identifikace systémů. Soustřeďte se na rekurzivní identifikaci, identifikaci s pomocnou proměnnou a sub-space identifikaci. Popište a vysvětlete principy, na kterých jsou metody založeny.
Implementujte popisované metody na vhodných (nejlépe reálných) systémech/datech či modelech. Volte lineární i nelineární systémy různých řádů a demonstrujte tak aplikační sféru jednotlivých metod.
Diskutujte výhody a nevýhody těchto metod a možnosti reálného využití.
Zásady pro vypracování
Seznamte se s vybranými metodami identifikace systémů. Soustřeďte se na rekurzivní identifikaci, identifikaci s pomocnou proměnnou a sub-space identifikaci. Popište a vysvětlete principy, na kterých jsou metody založeny.
Implementujte popisované metody na vhodných (nejlépe reálných) systémech/datech či modelech. Volte lineární i nelineární systémy různých řádů a demonstrujte tak aplikační sféru jednotlivých metod.
Diskutujte výhody a nevýhody těchto metod a možnosti reálného využití.
Seznam doporučené literatury
\renewcommand{\labelenumi}{[\arabic{enumi}]}
NOSKIEVIČ, Petr. Modelování a identifikace systémů. Ostrava: Montanex, 1999, iv, ii, 276 s. ISBN 80-722-5030-2.
SCHOUKENS, J, R PINTELON a Yves ROLAIN. Mastering system identification in 100 exercises. Hoboken, NJ: Wiley, c2012, xviii, 264 p. ISBN 978-047-0936-986.
OVERSCHEE, Peter van a Bart L MOOR. Subspace identification for linear systems: theory, implementation, applications. Boston: Kluwer Academic Publishers, c1996, xiv, 254 p. ISBN 07-923-9717-7.
SÖDERSTRÖM, Torsten a Petre STOICA. System identification. 1st publ. New York: Prentice Hall, 1989, xxiv, 612 s. Prentice Hall International series in systems and control engineering. ISBN 01-388-1236
Seznam doporučené literatury
\renewcommand{\labelenumi}{[\arabic{enumi}]}
NOSKIEVIČ, Petr. Modelování a identifikace systémů. Ostrava: Montanex, 1999, iv, ii, 276 s. ISBN 80-722-5030-2.
SCHOUKENS, J, R PINTELON a Yves ROLAIN. Mastering system identification in 100 exercises. Hoboken, NJ: Wiley, c2012, xviii, 264 p. ISBN 978-047-0936-986.
OVERSCHEE, Peter van a Bart L MOOR. Subspace identification for linear systems: theory, implementation, applications. Boston: Kluwer Academic Publishers, c1996, xiv, 254 p. ISBN 07-923-9717-7.
SÖDERSTRÖM, Torsten a Petre STOICA. System identification. 1st publ. New York: Prentice Hall, 1989, xxiv, 612 s. Prentice Hall International series in systems and control engineering. ISBN 01-388-1236
Přílohy volně vložené
-
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ano
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Průběh obhajoby je zveřejněn pouze přihlášenému uživateli.