|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Двухэтапная процедура1. Нелинейная характеристика разбивается на участки, в пределах которых нелинейная функция может быть с достаточной долей точности представлена линейной функцией. Данные участки называются участками линеаризации. Начало участков называется точкой линеаризации. В каждой точке линеаризации входной переменной придается незначительное приращение и фиксируется изменение выходной переменной. По данным входного и выходного переходного процесса с помощью линейных методов идентификации строятся линейные модели. 2. Аппроксимация линейных моделей в нелинейную функцию. На основе зарегистрированного переходного процесса строится матрица коэффициентов линейным реверсионным методом. В результате получим столько матриц, сколько узловых точек. Каждый коэффициент матрицы аппроксимируется по той или иной интерполяционной формуле с помощью любого полинома. Пример: Рассматривается отдельно нелинейное звено. На нелинейной характеристике выбирается отрезок, где система ведет себя как линейная функция. Рис. 23 График нелинейной функции
Отрезок, где функция линейна - , где x1i – точки или узлы линеаризации. Для точек линеаризации подбираем соответствующие входные точки . Каждой точке линеаризации подаем входную переменную, увеличивающуюся на величину . Снимаем переходный процесс системы для каждой точки линеаризации. Для каждой точки линеаризации получаем линейную модель Аi По каждому aij получаем функциональную зависимость aij = f(aij) методом аппроксимации тем же самым полиномом .
Планирование эксперимента Пассивным экспериментом называют эксперимент, в котором регистрация входных и выходных данных осуществляется в рабочем режиме, не используя дополнительных вмешательств. Он применяется тогда, когда структура модели хорошо известна и ее адекватность не вызывает сомнений (когда решаются задачи параметрической идентификации). Активный эксперимент предполагает особую программу проведения наблюдений таких, что позволяют по результатам исследований дополнительно оценить структуру модели.
Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.) |