- •1. Идентификация, модели и их характеристики
- •2. Математические модели дискретных и непрерывных процессов
- •3. Адекватность модели, критерии адекватности
- •4. Агрегирование систем
- •5. Декомпозиция систем
- •6. Аппроксимация характеристик идентифицируемых объектов.
- •7. Аппроксимация степенным полиномом.
- •8. Методы планирования активных и пассивных экспериментов.
- •10. Принцип амплитудной модуляции.
- •9. Анализ спектрального состава сигналов для идентификации объектов.
- •11. Принцип частотной модуляции
- •12. Принцип фазовой модуляции
- •13. Переходная характеристика, интеграл Дюамеля
- •14. Алгоритм и его свойства.
- •15. Псевдо случайные последовательности
- •17. Идентификация закона распределения случайной величины.
- •18.Устойчивость и управляемость систем
- •19. Последовательная процедура распознавания образов. Настраиваемые модели.
- •20 Основные понятия теории надёжности
- •21 Классификация датчиков и основные требования предъявляемые к ним.
- •22. Основные задачи технической диагностики
- •23. Встроенная аппаратура для контроля работоспособности технических устройств
- •24. Резервирвоание как метод повышения надёжности сложных систем
7. Аппроксимация степенным полиномом.
При такой аппроксимации нелинейная характеристика описывается степенным полиномом n-степени.
Где а0,а1,а2,аn – постоянные, физический смысл которых будет рассмотрен позже.
Находим коэф. а0 и а1:
Физический смысл коэф. аппроксимации обычно определяется по их размерности. Таким образом, а0 определяет постоянную составляющую тока при отсутствии входного напряжения, т.е. при U0=0.
Коэф. а1 обычно имеет размерность А/В. Это не что иное как кривизна S0.
Полином первой степени
Является уравнением прямой. Для определения неизвестных коэффициентов применяют метод выбранных точек, в соответствии с которым коэф. аппроксимирующей функции находят исходя из совпадения значений этой функции со значением аппроксимируемой характеристики в ряде заранее выбранных точек.
Аппроксимация отрезками прямых.
Аппроксимация отрезками прямых позволяет значительно упростить анализ нелинейных элементов и цепей. В этом случае реальная ВАХ разбивается на несколько участков, на каждом из этих участков аппроксимирующая функция заменяется отрезком прямой.
8. Методы планирования активных и пассивных экспериментов.
Выбор факторов и переменных состояния объекта исследования.
Любой объект можно представить схемой:
Входные переменные обозначим X1, X2, Xn. Они называются фактором.
Выходные Y называются переменными состояниями (функции системы).
Различают экономические и технологические переменные состояния. В качестве экономич. используют производительность… Технологическими являются надежность и качество. При выборе переменной состояния необходимо учитывать следующие требования:
1). Переменное состояния должно иметь количественную характеристику,
2). Переменное состояния должно свидетельствовать о результативности работы системы,
3). Переменное состояние должно обладать наименьшей дисперсией.
При выборе факторов нужно выполнить след. Требования:
1). Фактор должен быть регулируемым, т.е. он может принимать значения от X1 до X2,
2). Точность измерения факторов должна быть известна n хотя бы на один порядок выше точности измерения выходной переменной.
Планирование эксперимента.
Активный и пассивный эксперимент.
С появлением ЭВМ возникла идея получать математ. Описание технологических процессов. В реальных условиях технологический процесс все время испытывает случайные колебания режима работы. Возник вопрос нельзя ли использовать эти колебания с целью приведения эксперимента. Такой подход получил название пассивный эксперимент. Его достоинства:
-отсутствие затрат на опыты.
-
При планировании эксперимента основная цель заключается в достижении максимальной точности и минимальной стоимости. Поэтому возникает задача оптимизации постановки эксперимента. Методические опыты могут быть поставлены двояко.
Традиционный метод состоит в изменении одного какого-либо фактора при сохранении всех других факторов меняющих на процесс. Этот фактор получил название однофакторного эксперимента.
