Оценка частотных свойств динамического объекта с использованием импульсных тестирующих сигналов

Рассматривается задача идентификации динамических объектов двумя видами импульсных тестирующих сигналов: одиночным тестирующим импульсом на фиксированном интервале наблюдения и периодической импульсной последовательностью фиксированной частоты. Одиночный тестирующий импульс может быть удобен в работе адаптивных регуляторов, а импульсные тестирующие последовательности широко используются, например, для изучения характера изменений биопотенциалов сетчатки глаза (электроретинограмм) в целях получения дополнительных признаков для систем диагностики состояний такого объекта.

идентификация, частотные свойства, динамический объект, импульсный тестирующий сигнал, одиночный тестирующий импульс, периодическая импульсная последовательность, амплитудно-частотная характеристика, identification, frequency properties, dynamic object, pulse testing signals, single testing pulse, periodic pulse sequence, amplitude frequency response

1. Дудников Е. Г. Основы автоматического регулирования тепловых процессов. М.: ГЭИ. 1956.

2. Ротач В. Я. Теория автоматического управления. М.: Издательство МЭИ. 2004.

3. Ротач В. Я. Адаптация систем управления при совместном использовании точечных и интервальных алгоритмов // Автоматизация в промышленности. 2008. № 12. С. 16-19.

4. Ротач В. Я., Кузищин В. Ф., Петров С. В. Алгоритмы и программы расчета настройки ПИ и ПИД-регуляторов по переходным характеристикам системы // Автоматизация в промышленности. 2009. № 12. С. 12-16.

5. Мазуров В. М., Литюга А. В., Синцын А. В. Развитие технологий адаптивного управления в SCADA системе TRACE MODE // Приборы и системы управления, контроль, диагностика. 2002. № 1. С. 17-22.

6. Аязян Г. К. Определение параметров модели методом площадей Симою. Уфимский государственный нефтяной технический университет. 2005.

7. Анисимов Д. Н. Идентификация линейных динамических объектов методом экспоненциальной модуляции // Вестник МЭИ. 1994. № 2. С. 68-72.

8. Falsini В., Iarossi G., Fadda A. et al., The fundamental and second harmonic of the photopic fkicker electroretinogram: temporal frequency-dependent abnormalities in retinitis pigmentosa // Clin. Neurophysiol. 1999. V. 35. P. 4282-4290.

9. Zueva M., Tsapenko I., Vaskov S. The components of human and rabbit 8-Hz and 12-hz flicker ERG as a function on intensity, size and position of stimuli // Abstracts of 42nd ISCEV Symposium (San Juan). 2004. P. 132.

10. Зуева М. В., Цапенко И. В., Пак Н. В., Васьков С. О. Источники генерации ритмической ЭРГ в сетчатке кролика // Матер. Первого междунар. междисциплинарного конгресса "Достижения нейронауки для современной медицины и психологии", 2005. С. 79.

11. Perlman I. The Electroretinogram: ERG. http://www.web-vision.ERG.

12. Гранит Р. Электрофизиологические исследования рецепции. М.: Изд-во иностр. лит., 1957. 340 с.

13. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов: учеб. по-соб. СПб.: БХВ-Петербург, 2013. 768 с.

14. Применение цифровой обработки сигналов. Под ред. Э. Оп-пенгейма: пер. с англ. / Под ред. А. М. Рязанцева. М.: Мир. 1980.

15. Кей С. М., Марпл С. Л. Современные методы спектрального анализа: Обзор // ТИИЭР. 1981. 69 (11).

16. Jenkins G. M., Watts D. G. Spectral Analysis and Its Applications. San Francisco, CA: Holden-Day, 1968.

17. Markel J. D. FTT pruning // IEEE Truns. Audio Electro-acoust. Dec. 1971; AU-19: 305-311.

18. Eberhard A. An optimal discrete window for the calculation of power spectra // IEEE Trans. Inform. Theory. Mar. 1973; IT-19: 232-234.

19. Колосов О. С., Подольская И. Е., Кульмамиров С. А., Фон Чжаньлинь. Алгоритмы численного дифференцирования в задачах управления. М.: Издательский дом МЭИ, 2009.