Введение
Глава 1. Идентификация дискртено-непрерывных объектов в условиях неполной информации 11
1.1. Постановка задачи идентификации в условиях неполной информации 11
1.2. Параметрические модели безынерционных объектов с запаздыванием 20
1.3. Непараметрические модели безынерционных объектов с запаздыванием 23
1.4. Анализ данных в задаче идентификации 27
1.5. Алгоритмы заполнения матрицы наблюдений с пропусками 34
1.6. Непараметрическая методика восстановления пропусков «входных-выходных» переменных матрицы наблюдений процесса 37
1.7. Идентификация безынерционных объектов с запаздыванием по выборкам с выбросами 41
1.8. Вычислительные эксперименты 47
Выводы 63
Глава 2 Непараметрические оценки и H-аппроксимации функции регрессии по наблюдениям с ошибками 65
2.1 Асимптотические свойства непараметрических оценок функции регрессии65
2.2 Оценка функции регрессии на границе 71
Выводы 77
Глава 3 H-модели безынерционых систем с запаздыванием 79
3.1 Стохастические процессы в безынерционных системах с запаздыванием79
3.2 Адаптивные модели «трубчатых» процессов 91
3.3 Вычислительный эксперимент 96
Выводы 107
Глава 4 Непараметрические алгоритмы управления «трубчатыми» процессами109
4.1 Постановка задачи управления 109
4.2. Дуальное управление в условиях параметрической неопределенности 113
4.3. Дуальное управление в условиях непараметрической неопределенности117
4.4 Вычислительные эксперименты 127
Выводы 135
Глава V Адаптивная модель процесса выплавки стали 137
5.1 Краткое описание технологического процесса 137
5.2 Постановка задачи идентификации для процесса выплавки стали 141
5.3. Обработка и анализ данных исследуемого технологического процесса 146
5.4 Предлагаемая схема управления процессом кислородно-конвертерной
плавки стали 151
Выводы 154
Заключение 156
Список литературы 158
Публикации по теме диссертации 168
