Проверка результатов идентификации

Проверка результатов идентификации возможна двумя способами:

1) Сравнение параметров модели и результатов идентификации

Заданы параметры модели . При составлении линейно-регрессионного уравнения данные параметры образуют вектор . Его можно напрямую сравнить с результатом идентификации – оценкой . Т.е. каждый элемент вектора сравнивается с соответствующим элементом вектора . Для получения оценки среднего рассогласования (отличия) результатов такого сравнения можно использовать суммарное среднеквадратическое отклонение (СКО):

N.B. В случае если размерность вектора параметров равна количеству параметров модели, то из оценок вектора можно восстановить оценки параметров модели. В нашем случае размерность вектора равна трем, поэтому по его оценке нельзя восстановить четыре параметра модели .

2) Сравнение графиков модельного выходного сигнала и оценки выходного сигнала, восстановленной по схеме МНК.

В качестве исходных данных для схемы МНК задан график (переходный процесс) выходного сигнала . Можно построить оценку этого сигнала , используя найденную оценку вектора параметров по линейно-регрессионной формуле:

Сравнить модельный сигнал и оценку сигнала можно по формуле для суммы СКО для всех точек измерений:

При точных оценках вектора СКО должно равняться нулю и графики и должны совпадать.