У дисертації отримано нове рішення наукової проблеми ідентифікації нелінійної нестаціонарної моделі Гаммерштейна в умовах відсутності достатньо повної інформації щодо ступеня нестаціонарності об’єкта, що досліджується, та завад. При проведенні дисертаційних досліджень отримані такі основні результати. 1. Розглянуто методи математичного опису нелінійних об’єктів. Показано, що досить ефективним є опис таких об’єктів моделлю Гаммерштейна, яка складається із послідовно з’єднаних лінійної та нелінійної частин. Таке розподілення є зручним та полегшує вирішення задачі ідентифікації. При цьому можливо враховувати не тільки нелінійність об’єкта, що досліджується, а і його стохастичність. Показано, що цю модель можна представити рівнянням псевдолінійної регресії, параметри якого оцінюються добре разробленими методами. 2. З використанням нерівності Крамера-Рао вивчені питання оцінюваності параметрів моделі Гаммерштейна і показано, що вони є оцінюваними в середньому при використанні спостережень за входами та виходами. Розглянуто нерекурентні та рекурентні методи оцінювання параметрів і обґрунтовано доцільність використання останніх. Проаналізовано існуючі рекурентні методи, які відрізняються як обсягом інформації, що використовується при корекції оцінок, так і необхідною апріорною інформацією. 3. У зв’язку з тим, що наявність в лінійній частині моделі навіть некорельованої завади приводить до того, що в процесі перетворень, які здійснюються в моделі, вона стає корельованою, що приводить до зміщення оцінок, розроблено рекурентний алгоритм ідентифікації параметрів лінійної частини моделі, який забезпечує одержання незміщених оцінок. Розглянуто особливості оцінювання асиметричної кусково-неперервної нелінійності та нелінійності, яка має зону нечутливості. 4. Розглянуто проблему виявлення нестаціонарності операторів, що описують об’єкт. Досліджено алгоритми оцінювання нестаціонарних параметрів лінійної частини моделі, в основі яких лежить РМНК зі зважуванням інформації. Проаналізовано властивості багатокрокових проекційних алгоритмів ідентифікації, які використовують обмежену кількість спостережень. Одержано вираз для оптимального значення параметра навчання цих алгоритмів, який забезпечує їх максимальну швидкодію в умовах завад. 5. Одержано рекурентний алгоритм ідентифікації нестаціонарних об’єктів, який дозволяє усунути зміщення оцінок, що викликає корельованість завад. Використання в цьому алгоритмі обмеженої кількості інформації обумовило реалізацію двох правил корекції оцінок, що відрізняються порядком включення нової та скидання застарілої інформації. Розроблено факторизовані процедури оцінювання параметрів нестаціонарної моделі Гаммерштейна, які використовують ортогональні перетворення Хаусхолдера та Гівенса, що забезпечує більшу обчислювальну стійкість процеса ідентифікації та нечутливість алгоритмів до помилок округлення. 6. Розроблено систему імітаційного моделювання, яка дозволяє проводити всебічне дослідження алгоритмів ідентифікації. Проведено статистичне моделювання розроблених алгоритмів, результати якого підтвердили теоретичні висновки і свідчать про доцільність використання цих алгоритмів при вирішенні практичних задач. За допомогою розроблених алгоритмів побудовано математичні моделі технологічних процесів відділення абсорбції-десорбції, які були використані в Державному науково-дослідному та проектному інституті “НІОХІМ” (м. Харків) при створенні АСУ ТП виробництва кальцинованої соди. Розглянуті в дисертаційній роботі методи та алгоритми доцільно використовувати при побудові математичних моделей, вирішенні задач прогнозування та оптимізації неперервних технологічних режимів різноманітних виробництв. | 