Методы и алгоритмы обработки информации при идентификации динамических объектов в условиях неопределенности относительно длины весовой функции

Методы и алгоритмы обработки информации при идентификации динамических объектов в условиях неопределенности относительно длины весовой функции

Автор: Сердюк, Ольга Александровна

Год защиты: 2010

Место защиты: Москва

Количество страниц: 115 с. ил.

Артикул: 4898741

Автор: Сердюк, Ольга Александровна

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Стоимость: 250 руб.

Методы и алгоритмы обработки информации при идентификации динамических объектов в условиях неопределенности относительно длины весовой функции  Методы и алгоритмы обработки информации при идентификации динамических объектов в условиях неопределенности относительно длины весовой функции 

Оглавление
Введение
Глава 1. Анализ методов идентификации динамических объектов по
данным нормального функционирования. Выявление проблемной
ситуации.
1.1. Термины и определения, используемые при идентификации
1.2. Анализ известных подходов к идентификации динамических объектов
1.2.1. Работы гг
1.2.2. Работы е гг
1.2.3. Современные авторы.
Выводы к разделу 1.2
1.3. В чем проблемность ситуации.
1.4. Выбор математического аппарата и вида модели объекта для
исследования процессов реального времени.
Выводы по главе 1
Глава 2. Анализ системных ограничений и определение погрешностей идентификации одномерных и многомерных объектов
2.1. Постановка задачи
2.2. Особенности усреднений по множеству и вдоль реализации
2.3. Идентификация безынерционного объекта
2.3.1. Классический подход с усреднением по множеству.
2.3.2. Усреднение по времени
2.3.3. Последствия игнорирования динамики объекта.
2.4. Идентификация одномерного динамического объекта
2.4.1. Классический подход при идентификации линейного динамического объекта
2.4.2. О решении задачи идентификации для одномерного динамического объекта
2.5. Идентификация многомерных динамических объектов
Выводы по главе
Глава 3. Разработка метода определения параметров весовой функции при идентификации.
3.1. Концепция метода
3.2. Алгоритм реализации метода
3.3. Поиск наилучшего значения. 6
3.4. Разрешение неопределенности относительно длины весовой
функции в случае многомерного объекта
Выводы по главе 3.
Глава 4. Моделирование алгоритмов идентификации.
4.1. Выбор x как инструментальной среды для моделирования
4.2. Офаботка методики идентификации на примере одномерною
объекта
4.3. Идентификация многомерного объекта
4.5. Моделирование работы шгоригма для определения длины весовой функции объекта.
4.4.1. Используемые сигналы и алгоритмы
4.4.2. Моделирование работы алгоритма
4.4.3. Рабочий режим.
4.4.4. Экспериментальные результаты работы программы.
Выводы по главе 4.
Глава 5. Сравнительный анализ полученных результатов с известными и внедрение результатов диссертации.
5.1. Сравнительный анализ полученных результатов с известными
5.2. Внедрение результатов диссертации.
5.2.1. Внедрение на промышленном производстве
5.2.2. Внедрение в учебный процесс.
Выводы по главе 5.
Заключение
Список использованных источников


Однако динамичность информационных процессов и случайность их развития порождают проблему «запасенной энергии» системы, что впервые отметил И. И. Перельман. Одной из первых монографий, где эта задача получила решение, является книга И. Я. Акушского и В. М. Трояновского «Программирование на «Электронике-0» для задач АСУ ТП» [1. За полувековую историю развития и совершенствования методы идентификации прошли ряд важных этапов с переходом от активного эксперимента к использованию данных нормального функционирования действующих производств. Проведение идентификации динамических свойств объекта по данным нормального функционирования возможно на основе уравнения свертки и изучения статистических свойств сигналов. Однако нерешённой остается проблема определения параме! Привлечение широкого круга специалистов и разнообразных методов анализа проблем идентификации лишь подчёркивает нерешённость проблемы и позволяет уверенно говорить об актуальности выбранной темы исследования. Объектом исследовании являются линейные динамические объекты, по данным нормального функционирования которых проводится идентификация. Предметом исследований являются модели и алгоритмы идентификации таких объектов, обеспечивающие получение несмещенных оценок параметров весовой функции в условиях априорной неопределенности относительно ее протяженности во времени. Проблемная ситуация, сложившаяся в области объекта исследований, определяется нерешенностью задачи идентификации объект по данным нормального функционирования в условиях априорной неопределенности относительно длины весовой функции. Целью исследований является преодоление отмеченной проблемной ситуации. Здесь - это разработка метода определения параметров весовой функции при идентификации, обеспечивающего оптимальную оценку, в том числе, в условиях априорной неопределенности относительно длины весовой функции. Анализ методов идентификации объектов по данным нормального функционирования. Выявление проблемной ситуации - ошибок в результате некорректного системного анализа. Анализ системных ограничений и определение погрешностей идентификации одномерных и многомерных объектов. Разработка методов и алгоритмов обработки информации для определения параметров весовой функции динамического объекта в процессе его идентификации. Верификация разработанных алгоритмов идентификации. Сравнительный анализ достигнутых результатов. Теоретическую и методическую базу исследования составили методы системного анализа, математического анализа и матричных операции, теория автоматического управления, теория случайных процессов, методы компьютерного моделирования. Реальный масштаб времени — Динамика - Случайные процессы — Ограниченное время наблюдения», которые на практике являются не разделимыми для рассматриваемых линейных динамических объектов. Разработанные методы и алгоритмы идентификации позволяют определять оценки ординат весовой функции динамического объекта по данным нормального функционирования и реализациям ограниченной длины, при этом полученные теоретические выражения позволяют оценить погрешность достигаемых результатов. Разработанные алгоритмы идентификации для многомерных объектов-снижают погрешность идентификации не менее чем в 2 раза по сравнению со случаем раздельной идентификации по каждому отдельному каналу, в зависимости от числа каналов, уровня и степени коррелированности помехи. Разработанный метод решения задачи идентификации впервые позволяет определить априорно неизвестную длину весовой функции. Компьютерное моделирование подтверждает полученные теоретические выражения для оценки параметров весовой функции. Практическая ценность работы заключается в том, что основные положения и выводы диссертации предназначены для практического применения при идентификации линейных и линеаризуемых динамических объектов по данным нормального функционирования, в том числе, в условиях априорной неопределенности относительно длины весовой функции. Теоретические и методические разработки соискателя использованы при преподавании в МИЭТ учебных дисциплины «Программное обеспечение управляющих систем» и «Системный анализ и математическое моделирование».

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.284, запросов: 244