Идентификация сложного объекта управления по частотным характеристикам, полученным экспериментально на его нейросетевой динамической модели

Решается задача идентификации каналов передачи “вход-выход” сложных объектов управления, которые являются технологическими системами с непрерывным характером производства химической, металлургической, горно-обогатительной, целлюлозно-бумажной и других отраслей промышленности, на основе применения нейронных сетей. Обученная модель, представленная динамической нейронной сетью, моделирует поведение технологического объекта и позволяет получить отклик объекта, в том числе и на периодическое испытательное воздействие. По полученной комплексной частотной характеристике с применением метода наименьших квадратов находят значения параметров передаточной функции канала. Представлен пример идентификации каналов “вход-выход” с запаздыванием имитационного объекта при случайных помехах на входе.