Если входные и выходные сигналы объекта могут быть аппроксимированы каким-либо аналитическим выражением, импульсная переходная функция может быть получена из интеграла свертки или из уравнения Винера-Хопфа также в аналитическом виде.
Рассмотрим реализацию этого подхода. Входные и выходные сигналы объекта аппроксимируются на интервале наблюдения линейной комбинацией некоторых функций. Искомую импульсную переходную функцию также аппроксимируют этой же системой функции. Например, пусть сигналы разложены в ряды ортогональных полиномов {pi(t)}:
(18.6)
где , а pij - коэффициенты полинома.
То есть сигналы представляются в виде степенных рядов
(18.7)
где коэффициенты связаны с коэффициентами разложения соотношениями:
.
Импульсную переходную функцию тоже ищем в виде степенного ряда
(18.8)
Подставляя (18.7) и (18.8) в интеграл свертки, получаем
. (18.9)
Приравнивая коэффициенты при равных степенях, получим систему алгебраических уравнений для определения коэффициентов gi ввыражении (18.8). В результате имеем:
|
|
.
Представляет интерес аппроксимация сигналов в комплексной области, то есть представление их рядами ортогональных функций, легко преобразуемых по Лапласу. Такими функциями, являются, например, функции Лагерра L(t). В этом случае имеем:
(18.10)
Соотношения (18.10) в комплексной плоскости запишутся как
а передаточная функция объекта имеет вид:
.
Между коэффициентами {an} и {ck} имеют место следующие соотношения:
Можно получить аналогичные соотношения между {bi} и {di}.
Если сигнал, подаваемый на вход объекта, носит кусочно-постоянный характер или может быть аппроксимирован кусочно-постоянной функцией с достаточной степенью точности, алгоритмы идентификации упрощаются. Для j-го интервала входного сигнала с постоянным значением можно записать
, где h(t) - переходная функция.
Разложим ее по некоторой ортнормированной системе функций:
.
В этом случае, разложив выходной сигнал по той же системе функций, можно записать:
, откуда следует: .
Аналогичным образом можно поступить и в том случае, если входной сигнал может быть аппроксимирован кусочно-линейной функцией.
Аппроксимирующие функции обычно выбираются таким образом, чтобы достичь хорошего приближения при небольшом их числе. Приведем некоторые полиномы, широко использующиеся при решении задач идентификации.
Исходные полиномы Лагерра ортонормальны с весомω(t) = e-t на интервале (0, ∞). Полином Лагерра n-го порядка имеет вид
, (18.11)
а выражения для первых трех полиномов соответственно равны
.
Полиномы Лагерра ортогональны таким образом, что
.
|
|
После нормировки выражение (18.11) примет вид:
.
Другим важным типом аппроксимирующих функций являются полиномы Лежандра, ортогональные на интервале [-1,1]. n–ый полином Лежандра описывается выражением
. Первые полиномы Лежандра, таким образом, имеют вид:
Полиномы Чебышева ортогональны на интервале [-1,1] с весом
Полином Чебышева n -го порядка имеет вид:
Выражения для первых полиномов:
А коэффициенты разложения функцииf(x) по системе полиномов Чебышева имеют вид:
.
Аппроксимация произвольной функции полиномами Чебышева позволяет добиться равномерного распределения погрешности и избежать ее накопления к концу интервала.