Объект рег-ния участок трубопровода г: где — коэф-т пропорц-сти клапана; – перем-е клапана

^ Ортогональный план второго порядка. Преобр-е квадрат-х эл-тов столбцов в лин-е эл-нты производ-ся по след-му соотн-ю: Для окончания привед-я матрицы (Табл. 2.9) необх. произвести выбор звездного плеча т.о., чтобы обратная матрица была диагональной: Для опред-я в-ны для выполн-я усл-я (52) вел-на будет иметь след-щие знач-я 2 3 4 5 1,0 1,216 1,415 1,576 С учетом зав-сти (51) и данных Табл. 2.10 матрица будет ортогон-й (Табл. 2.11): № 1 +1 -1 -1 +1 1/3 1/3 9 +1 0 0 0 -2/3 -2/3 По данным Таблицы 2.10 можно получить следующие уравнения регрессии: В ортог-ных планах 2го порядка коэф-нты регрессии вида (53) оценив-ся с различной точностью. Запишем уравнение (52) для : Вычислит-й алгоритм для ортогон-х планов 2го пор-ка вкл-т те же планы, что и для 1го порядка. Отличие закл-ся в оценке значимости коэф-в уравнения (53) с учетом различных значений величин , , . ^ 21. СВ-ВА И Х-КИ СТАЦИОН-Х СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦ-В. СП-сы статич-е х-ки, кот-х не измен-ся во времени наз-ся стаци-ми. Эти х-ки опред-ся путем осреднения ординат данного СП-са или по времени, или по мн-ву реализаций данного СП-са. Если рез-ты осреднения одинаковы, то данный СП наз-ся эргодич-м. Осн-ми х-ми случайных стац-х эргодич-х процессов является: Математическое ожидание: где — время реализации случайного процесса. Осн-е статист-е х-ки удобно определить с использованием центрированных значений случайного процесса: Для расчета лин-х систем инф-я сод-ся в их кор-ных ф-х: где — время сдвига между ординатами случайного процесса. Данная функция показ-т наск-ко ордината СП-са () связана с ординатой случайного процесса через время сдвига . Свойства корреляционной функции: она имеет четный характер: ; Если изуч-ся взаимосвязь между и , то применяется взаимокор-ная ф-ция: Свойства корреляционной функции: данная функция имеет не четный характер; При частном анализе СУ исп-т статич-е частотные х-ки: 4.1) Спектральная плотность: Физический смысл спектральной плотности характеризует часть (долю) мощности случайного процесса для определенного интервала частот. 4.2) Взаимоспектральная плотность: Обратное преобразование Фурье: При прохождении случайного сигнала через некоторую линейную систему его характеристика изменяется — сигнал на выходе. Взаимоспектральная плотность и спектральная плотность связаны следующим соотношением: Взаимосв. м/д взаимокор-й ф-й и импульсной ф-ми опр-ся: Зав-сти 2.6.8÷2.6.11 исп-ся для опр-ния динамич-х х-к объектов при действии на эти объекты стац-х случайных процессов. ^ 22. ИДЕНТ-Я ПАР-В ПЕРЕД-Й Ф-ЦИИ М-ДОМ М-НТОВ. Разложим в ряд Падэ: где — момент -ого порядка импульсной функции. М-т импульсной функции можно опр-ть по м-нтам кор-й и взаимокорреляционной функции следующим образом: — момент взаимокорреляционной функции: — момент корреляционной функции Подставим в 2.6.21; 2.6.22, 2.6.23, 2.6.20: ; ; Так как кор-ная ф-ция четная, то все м-нты нечетного порядка будут равны 0. С учетом этого условия перепишем 2.6.27: Так как . Если на входе системы действует СП в виде белого шума, то кор-ная функция опр-ся в виде -функции, то есть . Можно подобрать таким образом, что , а . Поэтому система 2.6.28 примет вид: тогда: ^ 23. ИДЕНТ-ЦИЯ ПАР-В ПЕРЕДАТ-Й Ф-ЦИИ М-ДОМ МОДУЛИРУЮЩИХ Ф-ЦИЙ. Данная задача решается в несколько этапов: На первом этапе прин-ся и выбирается ДУ -ого прядка, описывающее динамические свойства моделируемого объекта. где — входная переменная процесса; — шум. Принимается, что СП с мат-м ожиданием равным нолю. — искомые коэффициенты. На 2м этапе выбир-ся моделирующая ф-ции . Св-ва: она должна быть непрерывной; она должна быть ограничена и дифференцируема; на границе интервала сама функция и все её производные должны быть равны нолю. Третий этап. Умножаем уравнение 30 на : Для нахождения коэффициентов уравнения 31 проинтегрируем его по частям. При этом каждая составляющая интегрируется только раз каков порядок производной этой составляющей. В результате получим; С учетом свойства модулирующих функций: Для составления уравнений необходимо составить реализацию и ) ^ 24. БЕСПОИСК-Е АЛГ-МЫ ИДЕНТИФ-И С АДАПТ-Й МОДЕЛЬЮ В ПРОСТ-ВЕ ПЕРЕМ-Х СОСТ-Я. Данные алгоритмы идентификации основаны на функц-нии в реальном масштабе времени. Разл-т 2 вида БАИАМ: 1) Общая стр-ра БАИАМ в пр-ве сигналов; 2) БАИАМ с операторной моделью с непрерывными и дискретными временами. ^ Общая стр-ра БАИАМ в пр-ве сигналов. Идентифицируемый объект описывается в форме 3. Однако с учетом параметрической постановки задачи и наличия шумов оператор объекта может быть записан в следующем виде: Вектор параметров считается в общем случае известным. Статическая характеристика может быть известна и неизвестна. Если идентификация объекта осуществляется в классе детерминированных моделей с точностью до вектора параметров , то настраиваемая модель имеет вид: где — вектор рисковых параметров. Экспериментальные векторы входных переменных одинаковы: . Задача БАИАМ заключается в том, чтобы на основе , , определить вектор параметров модели по следующему алгоритму: при этом алгоритме величина д.б. минимальной. Выр-е 4 явл-ся операторной формой алгоритма поиска модели. Структурная схема алгоритма БАИАМ имеет вид: Из Рис видно, что при малом знач-и в-ны невязки дан-й БАИАМ не гар-т идент-и в смысле точного отслеж-я неизвестных параметров объекта. Это имеет место, если операторы и не одинаковы, а также, если в объекте имеется наличие шума. Отсюда следует, что данный БАИАМ обесп-т только малое знач-е в-ны невязки на всем мн-ве реализации вх-го сигнала . Однако для один-х, близких опер-ров , это означает приближ-е , то есть парам-скую идентификацию.

Похожие:

	Тромбоэмболический инфаркт Во время вскрытия на наружной поверхности аортального клапана, обнаружены крупные (1-2 см) буровато-красные, легко крошащиеся наслоения,...		Коэф абсолют ликвид = Дс + кфв \ ко(с. 260+с. 250/с. 690) Вывод: под равномерным действием факторв коэф абсолют ликвид увелич на 0,13. В т ч в связи с увеличением дс, коэф абсолют ликвид...
	К развитию какого заболевания может привести эта ситуация? Для аускультации тонов сердца пользуются точками акустической проекции клапанов в предсердной области. Какая из ниже приведенных...		Исследование систем автоматического регулирования Гидравлическая... Гидропривод отвала в автоматическом режиме осуществляется одним насосом 3, насос 31 при этом работает на предохранительный клапан,...
	Инфракрасный термометр Оптика при­бора собирает собственное излучение объек­та, отраженное и прошедшее через объект излучение и фокусирует на приемник излуче­ния....		Указатель слов 360 Введение Пред­ла­гае­мая пуб­ли­ка­ция со­дер­жит... Рэс — а имен­но, лек­си­ку на а  на­чаль­ное. Текст рэс как та­ко­вой, т. е сло­вар­ные ста­тьи, пред­ва­ря­ет­ся на­стоя­щим «Вве­де­ни­ем»1,...
	Закрытое акционерное общество «вектор-медика» Персонал, контактировавший с продуктом, должен покинуть помещение через воздушный шлюз и душевую (К11) в соответствии с соп сти цфо...		3 предотвращ отриц рез-тов хоз деят-ти орг-ции и выявление внутрихоз... Сис-ма нормативного регул-ния бу и отчет-ти в России. Осн нормативные док-ты, опр-щие методологические основы, порядок орг-ции ведения...
	Структурная схема си прямого преобразования. Чувствительность, погрешности Однако для упрощения будем анализировать стр схему только для часто встречающегося сигнала, амплитуда которого информативный параметр....		Л. А. Ерлыкин Как благоустроить приусадебный участок Назначение этого материала и состоит в том, чтобы помочь садоводу-огороднику удачно распланировать участок и с наименьшими усилиями...