7–22 АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ И РЕГУЛИРОВАНИЕ УДК 681.51:519.6 Критерий расходимости и алгоритм адаптации рекуррентного алгоритма оценивания вектора состояния* Ю.Е. ВОСКОБОЙНИКОВ 630008, РФ, г. Новосибирск, ул. <...> Е-mail: voscob@mail.ru Рекуррентные алгоритмы оценивания (фильтры Калмана) получили широкое распространение при решении широкого круга задач управления, идентификации и фильтрации. <...> Главные из этих преимуществ – оптимальность оценки вектора состояния (минимизация среднеквадратической ошибки оценивания) и свойство рекуррентности, когда «новая» оценка вектора состояния получается из «старой» оценки (оценка на предыдущем шаге) и обработки «нового» измерения. <...> Свойство рекуррентности существенно уменьшает вычислительные затраты на построение оценки вектора состояния и позволяет реализовать (в большинстве случаев) процесс оценивания в реальном масштабе времени. <...> Однако при использовании этих алгоритмов на практике возникает проблема расходимости – когда «истинные» ошибки оценивания вектора состояния существенно выше «расчетных» значений, вычисленных по расчетным соотношениям алгоритма оценивания, т. е. алгоритм оценивания работает не в оптимальном режиме. <...> Для преодоления расходимости алгоритм оценивания должен обнаружить нарушение оптимального режима и провести коррекцию расчетной схемы алгоритма. <...> В работе построен простой и хорошо реализуемый на практике критерий расходимости рекуррентного алгоритма оценивания, который достаточно точно обнаруживает момент потери алгоритмом свойства оптимальности, т. е. момент начала резкого возрастания среднеквадратической ошибки оценивания. <...> При наступлении такого момента включается предлагаемый алгоритм адаптации, который изменяет ковариационную матрицу ошибки предсказания таким образом, чтобы вернуть алгоритму оценивания свойство оптимальности. <...> Проведенный вычислительный эксперимент показал высокую эффективность построенного критерия <...>