Алгоритмизация идентификации линейных одномерных объектов по переходным функциям с применением экспоненциально-гармонической аппроксимации

Abstract

Показано, что монотонные переходные функции одномерных объектов сходятся к биному Ньютона, поэтому при определении моделей в виде передаточных функций они могут быть аппроксимированы биномом, что значительно упрощает структуру алгоритмических модулей. Установлено, что при наличии сильного дифференцирования переходные функции имеют переброс за установившееся значение. Приведены процедуры по определению нулей и полюсов для данного случая. Установлено, что при колебательных переходных функциях при определении полюсов используется конец переходного процесса. Расчеты показали, что погрешность предложенного метода не превышает 5-10%, что достаточно для практики.