В основі всіх нині досить численних методів ідентифікації або досвідченого ототожнення моделі з об'єктом-оригіналом, лежить ідея уявного експерименту з «чорним ящиком» (Н. Вінер). У граничному (теоретичному) випадку «чорний ящик» являє собою якусь систему, про структуру й внутрішні властивості якої невідомо анічогісінько. Зате входи, тобто зовнішні фактори, що впливають на цей об'єкт, і виходи, що представляють собою реакції на вхідні впливи, доступні для спостережень (вимірів) протягом необмеженого часу. Задача полягає в тім, щоб за спостережуваним даними про входи й виходи виявити внутрішні властивості об'єкта або, іншими словами, побудувати модель. Рішення задачі допускає застосування двох стратегій:
1. Здійснюється активний експеримент. На вхід подаються спеціальні сформовані тестові сигнали, характер і послідовність яких визначена заздалегідь розробленим планом. Перевага: за рахунок оптимального планування експерименту необхідна інформація про властивості й характеристики об'єкта виходить при мінімальному об'ємі первинних експериментальних даних і відповідно при мінімальній трудомісткості досвідчених робіт. Але ціна за це досить високо: об'єкт виводиться з його природного стану (або режиму функціонування), що не завжди можливо.
2. Здійснюється пасивний експеримент. Об'єкт функціонує у своєму природному режимі, але при цьому організуються систематичні виміри й реєстрація значень його вхідних і вихідних змінних. Інформацію одержують ту ж, але необхідний об'єм даних істотно, на 2-3 порядку більше, ніж у першому випадку.
На практиці при побудові ідентифікуємих моделей часто доцільна змішана стратегія експерименту. По тим вхідним змінним конкретного об'єкта, які це допускають (за умовами безпеки, технічним, економічним міркуванням й ін.), проводиться активний експеримент. Його результати доповнюють даними пасивного експерименту, що охоплює всі інші значимі змінні. «Чорний ящик» - теоретично граничний випадок. На ділі є об'єм вихідної інформації. На практиці доводиться мати справа з «сірим», почасти прозорим ящиком. Тому розрізняють три основних класи постановки задачі ідентифікації об'єкта:
1. Для складних і слабко вивчених об'єктів системного характеру достовірні вихідні дані про внутрішні властивості й структурні особливості дуже малі, майже відсутні. Тому задача ідентифікації, здавалося б, повинна містити в собі з одного боку, визначення залежностей, що зв'язують входи й виходи (узагальненого оператора), з інший визначення внутрішньої структури об'єкта. У такій постановці задача не розв'язна навіть теоретично. Безпосереднім результатом ідентифікації є тільки визначення залежностей вихід^-виходи-виходи-входи-виходи, причому не в параметричній формі - у вигляді таблиць або кривих. Для того, щоб говорити про структуру моделі, необхідно перейти до параметричної форми їхніх подань. Однак, як відомо, однозначного зв'язку між функціональною залежністю й математичною структурою, що породжує цю залежність, не існує. Кожну непараметричну залежність вихід^-вихід-вхід-вихід можна апроксимувати різними способами й відповідно побудувати ряд практично рівноцінних моделей, що характеризуються власною структурою, власним набором параметрів й їхніх значень. Підставою для переваги тієї або іншої параметричної моделі можуть бути тільки дані, зовнішні стосовно процесу ідентифікації, наприклад, засновані на теоретичних міркуваннях. Якщо таких даних ні, то в розглянутій ситуації ми одержуємо чисто функціональну або імітаційну модель, що відтворює з тим або іншим наближенням характеристики об'єкта.
2. Другий клас задач ідентифікації характеризується тим, що апріорні дані про структуру моделюємого об'єкта, у принципі є. Однак, який внесок у характеристики об'єкта або його моделі вносить той або інший компонент, заздалегідь не відомо й це слід визначити на основі експерименту поряд зі значенням відповідних параметрів. Типовий приклад - дослідження впливу на характеристики динамічної системи, описаної в класі стаціонарних лінійних моделей, старших членів відповідних диференціальних рівнянь заради того, щоб виключити малі, практично незначущі змінні, і знизивши порядок рівнянь, спростити модель. Задачі цього класу, пов'язані з уточненням структури й оцінювання параметрів, часто зустрічаються на практиці й характерні для об'єктів і процесів середньої складності, зокрема технологічних.
3. Третій клас задач пов'язаний з відносно простими й добре вивченими об'єктами, структура яких відома точно й мова йде тільки про те, щоб за експериментальним даними оцінити значення всіх або деяких вхідних у досліджувану структуру параметрів (параметрична ідентифікація). Очевидно, що моделі даного класу тісно замикаються з потребуючими експериментального довизначення аналітичними моделями й чіткою границею між ними не існує. Це найбільш масовий клас задач.
Незалежно від характеру розв'язуваної на основі ідентифікації задачі, побудова моделі базується на результатах вимірів відповідних величин змінних. Із цим зв'язані дві істотних обставини:
q По-перше, експеримент повинен бути забезпечений необхідними засобами виміру належної точності (датчики, вимірювальні перетворювачі, засоби реєстрації).
q По-друге, вимірювальний комплекс із усіма його компонентами вимагає метрологічного забезпечення, тобто градировки, атестації й періодичності перевірки.
Реальні властивості переважної більшості складних об'єктів, а також неминучої випадкової погрішності вимірів, що лежать в основі ідентифікації, надають останньої статистичний характер, що спричиняє необхідність одержання більших об'ємів первинних експериментальних даних з їхньою наступною обробкою. Тому на практиці побудова моделей шляхом ідентифікації неминуче пов'язане з використанням інформаційно-обчислювальної техніки як при одержанні первинних даних (автоматизація експерименту), так і для їхньої обробки й використання.
