НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ"

Транскрипт

1 3181 УДК НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ Н.В. Коплярова Сибирский Федеральный Университет Россия 6641 Красноярск пр. Свободный 79 Н.А. Сергеева Сибирский Федеральный Университет Россия 6641 Красноярск пр. Свободный 79 Ключевые слова: непараметрическая идентификация априорная информация модель нелинейная динамическая система модель Винера модель Гаммерштейна Аннотация: Рассматривается задача идентификации нелинейных динамических процессов представимых в виде моделей Винера и Гаммерштейна. В данном случае структура и параметры уравнения описывающего линейную динамическую часть объекта неизвестны. Вид нелинейности предполагается известным с точностью до набора параметров. Приводятся методика построении моделей для получении прогноза выхода нелинейных систем посредством сочетания моделей линейного динамического и нелинейного статического процессов в общей модели системы. Предлагается алгоритм который не требует наличия полной априорной информации о структуре объекта. 1. Введение Проблема идентификации нелинейных динамических систем относится к разряду важнейших в теории управления. Многие процессы как технологические так и происходящие в окружающей действительности имеют часто сложный и нелинейный характер. При этом в связи с большим разнообразием нелинейных динамических объектов и методов их идентификации не существует общей теории для построения их моделей. Большинство из современных методов ориентировано на создание моделей какого-то определенного класса нелинейных процессов. В таких подходах задача идентификации рассматривается «в узком смысле» то есть когда параметрическая структура модели известна с точностью до вектора параметров. Настоящая работа посвящена рассмотрению задачи идентификации динамических систем «в широком смысле» то есть в условиях когда параметризация невозможна или удается частично параметризовать модель исследуемого процесса на основании имеющейся априорной информации. Ниже рассматриваются нелинейные системы представимые в виде последовательно соединения линейного динамического и нелинейного статического блоков (модель Винера) либо соединения указанных блоков в обратном порядке (модель Гаммерштейна). Таким образом исследуется задача моделирования нелинейных динамических

2 318 процессов находящихся в условиях частичной параметризации когда линейный динамический блок объекта находится в условиях непараметрической неопределенности а нелинейный элемент считается известным с точностью до параметров.. Постановка задачи идентификации Пусть имеется нелинейный объект который может быть описан как последовательное сочетание линейных динамических и нелинейных статических блоков. Преимуществом использования таких моделей является их относительная простота притом что в них нелинейные и динамические свойства исследуемого объекта разделены на отдельные блоки. Линейный динамический блок моделей в этом случае должен воспроизводить динамические свойства исследуемого объекта нелинейный блок - имитировать его нелинейные свойства [1]. Основная сложность в построении моделей таких объектов заключается в том что промежуточные сигналы (значения выхода блока находящегося первым в последовательности) являются недоступными для измерения. Рассмотрим случай когда исходные данные о параметрической структуре его линейного динамического элемента отсутствуют при этом структура нелинейного элемента исследуемого объекта известна с точностью до набора параметров. Требуется по наблюдаемым «входным выходным» переменным процесса построить математическую модель стохастического объекта с помощью которой можно получать прогноз его поведения в различных условиях (при произвольном входном воздействии и наличии помех) который будет достаточно удовлетворительным с точки зрения среднеквадратической ошибки моделирования. В общем виде задача идентификации нелинейной динамической системы поясняется на рис. 1 где Объект нелинейная динамическая система состоящая из ЛЭ линейной динамической и НЭ нелинейной статической частей ИУ измерительное устройство u( входная переменная объекта x( выходная переменная u x соот- ветствующие наблюдения переменных процесса в дискретный момент времени которые из соображения простоты далее будем обозначать {u i x i =1} ξ( ненаблюдаемое случайное воздействие ( ( случайные факторы действующие в каналах u x измерения переменных в дискретные моменты времени такие что M { } D{ } x ( - выход модели объекта w( выходная переменная линейного элемента системы.

3 3183 Рис. 1. Общая схема задачи идентификации. Исходные данные о состоянии исследуемого объекта представляют собой выборку измерений реакции объекта на входное воздействие u(: u i xi i 1. Параметры и порядок дифференциального уравнения которым может быть описана линейная динамическая часть системы неизвестны. Пусть нелинейность в объекте описывается некоторой функцией вид которой предполагается известным с точностью до набора параметров. Рассмотрим ситуации когда нелинейный элемент представляет собой одно из следующих звеньев: Квадратор: (1) f ( w) a w Звено насыщения (с порогом насыщения b 1 ): w if w b1 () f w b if w b. b if w b Существует возможность проведения эксперимента то есть возможность подавать на вход исследуемого объекта некоторые воздействия и измерять его реакцию на них. Требуется на основании наблюдений «входа-выхода» построить модель данной системы адекватно описывающую ее поведение в различных условиях. Задача идентификации нелинейной системы в описанном случае может быть разделена на две части. Сначала рассмотрим задачу идентификации линейного элемента. 3. Непараметрические модели 3.1. Непараметрическая модель линейной системы Модель линейной динамической системы (ЛДС) может быть построена с применением формулы описывающей траекторию вынужденных колебаний системы. В этом случае рассматривается зависимость реакции динамической системы w( на входное

4 3184 воздействие u( при нулевых начальных условиях которая описывается интегралом Дюамеля (свертки) []: (3) w( h( ) u( ) d k ( ) u( ) d где h( переходная характеристика системы k( весовая (импульсная переходная) функция этой же системы τ переменная интегрирования. Вычисление значения выхода объекта w ( при этом возможно если известна его весовая функция k(. На практике «снятие» весовой функции объекта представляется невозможным. Основная идея идентификации ЛДС в условиях непараметрической неопределенности[1] состоит в непараметрическом оценивании весовой функции. Запишем оценку переходной функцию системы в виде стохастической аппроксимации регрессии непараметрического типа следующим образом[1]: 1 i (4) h ( hi H c i1 c где h i = w i i=1 экспериментально полученные реально «снятые» значения переходной характеристики ЛДС то есть сигнал получаемый на выходе системы при подаче на ее вход единичного ступенчатого воздействия u(=1( при нулевых начальных условиях. При этом колоколообразная функция H () и параметр размытости с должны удовлетворять следующим условиям сходимости[6]: (5) c ; lim c ; lim c ( u) H u (6) c Hu ( u) du udu 1 1 lim c H u c ( ). c Известно что весовая функция k( определяется соотношением k ( dh( d. Непараметрическая оценка весовой функции примет следующий вид: 1 i (7) k ( h ( hi H. c i1 c Подставив оценку весовой функции в интеграл Дюамеля получим непараметрическую модель ЛДС. После чего заменив интеграл его дискретным аналогом получим непараметрическую расчетную модель линейного динамического элемента системы[]: 1 j i (8) wˆ ( hih u( j ) c i1 j1 c где τ переменная интегрирования шаг дискретизации. Далее рассмотрим алгоритм идентификации нелинейной системы. 3.. Непараметрическая модель Винера Пусть исследуемая система может быть представлена в виде модели Винера [5] (рис. ).

5 3185 Рис.. Модель Винера ЛЭ и НЭ линейная динамическая и нелинейная части системы соответственно. u( входное воздействие w( выход промежуточного звена объекта (не измеряемый) x( выход объекта. Предположим что структура нелинейного элемента в модели Винера задана с точностью до набора параметров α т.е. выход исследуемого объекта вычисляется как некоторая функция от интеграла Дюамеля: (9) x f w где x( выходной сигнал системы; w( выход линейной части системы (не измеряемый); u( входной сигнал системы; f{w(α} нелинейный оператор. Математическая модель нелинейного объекта может быть представлена в виде системы уравнений (8) (9) в которых вместо весовой функции k( и параметров α используются их статистические оценки. Они могут быть получены если при тех жe условиях эксперимента (то есть значениях входного воздействия шага дискретизации и величины помехи) в которых были получены измерения входных-выходных величин системы u i xi i 1 сформировать выборкуu i wi i 1 где u i измерения входных воздействий и w i выход линейной части системы рассчитанный по (1) [3]. В случае когда для некоторых классов нелинейных элементов выражение (9) может быть разрешено относительно w ( имеем []: 1 (1) w f ( x ) (11) В данном случае непараметрическая модель нелинейного объекта примет вид: xˆ( f ( wˆ( ˆ) wˆ( h( ) u( ) d где x( выходной сигнал системы; w( выход линейной динамической части системы (не измеряемый); u( входной сигнал системы; f{w(α} нелинейный оператор ˆ оценки параметров нелинейного элемента системы. Таким образом в общем виде получен алгоритм позволяющий строить непараметрические модели нелинейных динамических системы представленных в виде последовательного соединения линейного и параметрического нелинейного звеньев (1) (). Данные методы не предусматривают наличия полной априорной информации о структуре объекта Непараметрическая модель Гаммерштейна Рассмотрим систему поведение которой может быть описано с помощью модели Гаммерштейна (рис. 3). Рис. 3. Модель Гаммерштейна ЛЭ линейная динамическая часть НЭ нелинейный элемент системы u( входное воздействие w( выход промежуточного звена объекта x( выход объекта.

6 3186 Выход нелинейного элемента w ( измерению недоступен. Предполагается что параметризованная структура ЛЭ не известна а нелинейная характеристика НЭ известна с точностью до набора параметров. Согласно рис. 3 связь между входом u( и выходом x( объекта при нулевых начальных условиях может быть описана уравнениями вида [4] w ( ) f ( u ( ) ) (1) x( k( ) w( ) d. Или подставив переменную w ( (13) x( k( ) f ( u( ) ) d где k( весовая функция динамического элемента; f ( u ) нелинейная функция заданная с точностью до вектора неизвестных параметров. Пусть x 1( реакция нелинейного объекта на входной сигнал в виде функции Хевисайда u(=1( а x( реакция объекта на некоторый входной сигнал произвольной формы. Ступенчатый сигнал u(=1( после прохождения нелинейного элемента сохраняет ступенчатую форму но меняет амплитуду т.е. ( f (1( ) con. Выход нелинейной системы x1( h1 ( )1( ) d тогда можно рассматривать как переходную функцию некоторой линейной динамической системы. Оценка переходной функции h ˆ1( может быть получена на основе выборки x1 i i i 1. С учетом оценки h ˆ1( модель нелинейной системы (13) можно записать в следующем виде: (14) xˆ( hˆ1( ) fˆ( u( ˆ) d Оценки параметров нелинейного элемента находятся на основе выборки измерений { ui xi} i 1 как решения экстремальной задачи. Тогда непараметрическая модель системы Гаммерштейна будет описываться следующим образом: 1 j i (15) xˆ ( h1i H fˆ( u( j )) c i1 j1 c где h1 ˆ i оценка переходной характеристики линейного элемента f ˆ( ) оценка нелинейного элемента системы. Полученная непараметрическая модель описывает исследуемую систему при различных видах нелинейной части объекта в условиях зашумленности каналов связи при различном объеме выборки и входных воздействиях.

7 Результаты численного исследования моделей 4.1. Идентификация нелинейной системы с квадратором Пусть имеем систему представленную в виде модели Винера (рис. ). Причем нелинейная часть системы представляет собой квадратор описываемый функцией вида: f ( p) ap где a=con. Выход объекта вычисляется следующим образом: x( f ( w a) aw. При единичном входном воздействие u( 1( выход нелинейной системы равен x( aw(. То есть переходную характеристику линейного эле- мента h ( ) w ( ) можно выразить через выход исследуемого процесса следующим образом: (16) h ( x( a При произвольном входном воздействии и нулевых начальных условиях выход линейной части системы описывается выражением (8). С учетом рассчитанного значения переходной функции (16) выход линейного элемента равен: 1 x j i i (17) w ( H u( j ) c i1 j1 a c Модель нелинейного динамического объекта представленного в виде модели Винера имеет вид: j i (18) ˆ ( ) 1 ( ) 1 1 x x i H u j i j c где x1 i реакция нелинейной системы на единичное входное воздействие u( входное воздействие. Пример. Рассмотрим нелинейную динамическую систему Винера состоящую из квадратора вида (1) (параметр а=3) и разностного аналога дифференциального уравнения (имитирующего объект): 3 x" x' 6 x u. Результат представлен на рис x( xmodel( Рис. 5. Результат оценки выхода х( (модель Винера). xmodel( модель нелинейной системы x выход системы объем выборки =3 h=.117 помеха 5% входное воздействие: u(=co(.6+е in( относительная ошибка моделирования.8%.

8 3188 Далее приведем пример моделирования системы типа Гаммерштейна с квадратором. В качестве имитации объекта рассмотрим нелинейную динамическую систему состоящую из квадратора вида (1) (параметр а=) и разностного аналога дифференциального уравнения (имитирующего объект): x" 3 x' 1 x u. Результат представлен на рис. 6. x( xmodel( Рис. 6. Результат оценки выхода х((модель Гаммерштейна). Xmodel( модель нелинейной системы x выход системы объем выборки =5 h=.16 помеха 5% входное воздействие: u(=in(.8 относительная ошибка моделирования 4.4%. Анализируя модели нелинейного динамического объекта с видом нелинейности типа квадратор можно сказать что непараметрическая модель достаточно хорошо описывает систему при различных значениях параметров нелинейной части объекта в условиях зашумленности каналов связи при различных входных воздействиях. 4.. Идентификация нелинейной системы с насыщением Пусть нелинейное звено системы описывается функцией вида (). В данном случае при w(<a выход объекта совпадает с выходом его линейной динамической части. В остальных случаях выход объекта представляет собой константу которую возможно определить опытным путем в результате нескольких статических экспериментов [6]. Для построения модели необходима следующая последовательность действий: проводим ряд статических экспериментов то есть последовательно подаем на вход системы некоторые константы; в результате чего можем сделать вывод о значениях параметров функции описывающей нелинейную часть системы; получаем оценку нелинейного элемента системы параметры которого определяются согласно следующему алгоритму: 1) проведем серию экспериментов в ходе которых будем подавать на вход системы воздействия ui j C j C j con в результате получим выборку { ui j xi j} i 1 j 1 m ) находим расстояние между двумя соседними измерениями: hhj xi j xi1 j h. 3) b x i j hh j. 4) если x i j bˆ то x j y i 1 j aˆ M{ a }. j

9 3189 подаем на вход объекта ступенчатую функцию амплитуда которой не превышает значение порога b получаем переходную характеристику и строим модель линейной части объекта в виде интеграла Дюамеля. строим модель объекта выход которой вычисляется как значение функции описывающей нелинейное звено аргументом которой является выход модели линейной части объекта. Пример. Рассмотрим нелинейную динамическую систему состоящую из звена насыщения вида () (параметры b=.7 b 1 =.3) и разностного аналога дифференциально- x" 5 x' 1 x u. го уравнения (имитирующего объект): Рис. 7. Результаты оценки выхода x((модель Винера) xmodel( модель нелинейной системы x( выход системы объем выборки =5 шаг дискретизации h=.1 помеха 5% входное воздействие u(=.35in( средняя ошибка моделирования.4%. Пример. Рассмотрим нелинейную динамическую систему в виде модели Гаммерштейна состоящую из звена насыщения (параметры b=1 b1=.5) и разностного аналога дифференциального уравнения (имитирующего объект): x" 75 x' 1 x u. Входное воздействие: u(=.4in(+co(.. На рис.8 представлена непараметрическая модель нелинейной системы x( xmodel( Рис. 8. Результат оценки выхода х( (модель Гаммерштейна). xmodel( модель нелинейной системы x( выход системы объем выборки = шаг дискретизации h=.15 помеха 5% ошибка моделирования 1.8%.

10 319 Далее исследована зависимость ошибки построения модели нелинейных систем типа Винера от величины помех шага дискретизации и значения и вида нелинейности. Рассматривались объекты линейная динамическая часть которых имитировалась с применением численного аналога дифференциального уравнения второго порядка вида 3 x" 75 x' 1 x u. Общие результаты численных исследований моделирования нелинейных систем в различных условиях приведены ниже в таблице 1. Таблица 1. Результаты численных исследований Вид объекта (параметры нелинейного элемента) w w.3 f ( w).7 w.3.7 w.3 in( w) w f ( w).7 w.7 w Вид входного воздействия Шаг дискретизации Помеха % Ошибка моделирования u(=in( u(=in(.7+co( u(=in( u(=in(.7+co( Делая анализ работы модели нелинейного динамического объекта с видом нелинейности типа звено насыщения и квадратор можно сделать выводы о том что непараметрическая модель адекватно описывает систему при различных значениях параметров нелинейной части объекта в условиях зашумленности каналов связи при различном объеме выборки и различных входных воздействиях.

11 Заключение Доклад посвящен рассмотрению задача идентификации нелинейных динамических систем представленных в виде моделей Винера и Гаммерштейна. Исследуются системы находящиеся в условиях частичной параметризации. В данном случае структура линейного динамического блока неизвестна а вид нелинейности предполагается известным с точностью до параметров. Задача идентификации нелинейной системы рассмотренного типа разделена на две части. Сначала рассматривается непараметрическая идентификация линейного элемента алгоритм которой связан с тем что реакция линейной системы на входное воздействие описывается интегралом Дюамеля. Приводятся методика построении моделей для получении прогноза выхода нелинейных систем посредством сочетания моделей линейного динамического и нелинейного статического процессов в общей модели системы. Приведены результаты вычислительных экспериментов состоящие в построении непараметрических моделей динамических процессов типа Винера и Гаммерштейна в случае когда вид нелинейного элемента представлял собой квадратор и звено насыщения. Полученная непараметрическая модель достаточно качественно описывает исследуемые системы при различных видах нелинейной части объектов в условиях зашумленности каналов связи при различном объеме выборки и входных воздействиях. Предложенные методы идентификации нелинейных динамических систем могут быть применены для моделирования сложных технологических и других процессов. Список литературы 1. Медведев А.В. Непараметрические системы адаптации. Новосибирск: Наука с.. Медведев А.В. Непараметрические алгоритмы идентификации нелинейных динамических систем // Сб. «Стохастические системы управления». Новосибирск: Наука С Коплярова Н.В. Медведев А.В. О непараметрической идентификации нелинейных динамических процессов // Труды международной научно-технической конференции «Компьютерное моделирование 13». Санкт-Петербург: Издательство Политехнического университета 13. С Чайка С.Н. К идентификации динамических систем при частично параметризованной структуре модели / Динамика систем: Управление и оптимизация. Горький: Изд-во Горьковского гос. ун-та Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. М.: Наук» с. 6. Попков Ю.С. Идентификация и оптимизация нелинейных стохастических систем. М.: Энергия с. 7. Надарая Э.А. Непараметрическое оценивание плотности вероятностей и кривой регрессии. Тбилиси: Издательство Тбилисского университета Хардле В. Прикладная непараметрическая регрессия. М.: Мир с.

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ СИСТЕМ КЛАССА ВИНЕРА

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ СИСТЕМ КЛАССА ВИНЕРА УДК 6-506. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ СИСТЕМ КЛАССА ВИНЕРА Коплярова Н.В. Сибирский федеральный университет Красноярск Россия 66004 Красноярск пр. Свободный 79 e-mal: koplyarovanv@mal.r Рассматривается

Подробнее

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ ДУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЛИНЕЙНЫМИ ПРОЦЕССАМИ

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ ДУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЛИНЕЙНЫМИ ПРОЦЕССАМИ 2429 УДК 62501 НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ ДУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЛИНЕЙНЫМИ ПРОЦЕССАМИ АГ Куприн Сибирский государственный аэрокосмический университет имени МФ Решетнева Россия,660014, Красноярск, просп им газеты «Красноярский

Подробнее

ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ

ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ УДК 681.5(07) ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ Д.Н. Вятченников, В.В. Кособуцкий, А.А. Носенко, Н.В. Плотникова Недостаточная информация об объектах при разработке их

Подробнее

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНИВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ АГРЕГАТОВ СИСТЕМЫ ТЕРМОРЕГУЛИРОВАНИЯ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ М. И.

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНИВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ АГРЕГАТОВ СИСТЕМЫ ТЕРМОРЕГУЛИРОВАНИЯ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ М. И. УДК 59.7 НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНИВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ АГРЕГАТОВ СИСТЕМЫ ТЕРМОРЕГУЛИРОВАНИЯ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ 007 М. И. Соколов Филиал Красноярского государственного технического университета,

Подробнее

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» 12/2015 ISSN

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» 12/2015 ISSN По формуле трапеции произведен расчет энергоемкости и поострены графики «Энергоемкость - перемещение», приведены на рисунках 4, где 1- покрышка «Краз», 2- покрышка «Goodyear». Э,кДж 80 70 60 50 40 30 20

Подробнее

ТЕХНИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА ЭЛЕКТРОРАДИОИЗДЕЛИЙ

ТЕХНИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА ЭЛЕКТРОРАДИОИЗДЕЛИЙ 7676 УДК 62-50 ТЕХНИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА ЭЛЕКТРОРАДИОИЗДЕЛИЙ Е.А. Чжан Сибирский федеральный университет Россия, 660041, Красноярск, пр. Свободный, 79 E-al: ekach@lt.ru В.И. Орлов Открытое акционерное общество

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЯ, КОНСТРУКЦИИ, ТЕХНОЛОГИИ. применение метода спектральных представлений для решения задач статистической динамики автомобиля 4 (81) 2013

ИССЛЕДОВАНИЯ, КОНСТРУКЦИИ, ТЕХНОЛОГИИ. применение метода спектральных представлений для решения задач статистической динамики автомобиля 4 (81) 2013 28 ИССЛЕДОВАНИЯ, КОНСТРУКЦИИ, ТЕХНОЛОГИИ УДК 629.113 применение метода спектральных представлений для решения задач статистической динамики автомобиля И.С. Чабунин, к.т.н. / В.И. Щербаков, к.т.н. Московский

Подробнее

Математические модели неопределенностей систем управления и методы, используемые для их исследования Н.А. Целигоров, Е.Н. Целигорова, Г.М.

Математические модели неопределенностей систем управления и методы, используемые для их исследования Н.А. Целигоров, Е.Н. Целигорова, Г.М. Математические модели неопределенностей систем управления и методы, используемые для их исследования Н.А. Целигоров, Е.Н. Целигорова, Г.М. Мафура В практике управления системами различного назначения (экономическими,

Подробнее

Лекция 3. Математическое описание систем управления

Лекция 3. Математическое описание систем управления Лекция 3 Математическое описание систем управления В теории управления при анализе и синтезе систем управления имеют дело с их математической моделью Математическая модель САУ представляет собой уравнения

Подробнее

Имитационное моделирование Сущность имитационного моделирования

Имитационное моделирование Сущность имитационного моделирования Имитационное моделирование Сущность имитационного моделирования Почему необходим двойной термин «имитационное моделирование». Слова имитация и моделирование являются почти синонимами. Фактически все расчетные

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по дисциплине Методы идентификации систем управления

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по дисциплине Методы идентификации систем управления Министерство образования и науки РФ ФГБОУ ВПО «Рыбинский государственный авиационный технический университет имени П.А.Соловьева» УТВЕРЖДАЮ Проректор по науке и инновациям Т.Д. Кожина РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

Подробнее

ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2013 Управление, вычислительная техника и информатика 1(22)

ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2013 Управление, вычислительная техника и информатика 1(22) ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 03 Управление, вычислительная техника и информатика () УДК 59. А.Н. Пупков К СИНТЕЗУ МНОГОКАНАЛЬНОГО НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОГО РЕГУЛЯТОРА МНОГОМЕРНЫХ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ

Подробнее

Идентификация параметров процесса аномальной диффузии на основе разностных уравнений

Идентификация параметров процесса аномальной диффузии на основе разностных уравнений Вычислительные технологии Том 18, 1, 2013 Идентификация параметров процесса аномальной диффузии на основе разностных уравнений А. С. Овсиенко Самарский государственный технический университет, Россия e-mail:

Подробнее

Министерство образования и науки Российской Федерации Сибирский федеральный университет Политехнический институт ОБУЧАЮЩИЕСЯ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Министерство образования и науки Российской Федерации Сибирский федеральный университет Политехнический институт ОБУЧАЮЩИЕСЯ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ Министерство образования и науки Российской Федерации Сибирский федеральный университет Политехнический институт ОБУЧАЮЩИЕСЯ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ методическое обеспечение самостоятельной работы магистров

Подробнее

О КОМПЛЕКСЕ ПРОГРАММ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ДИСКРЕТНЫХ СТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ

О КОМПЛЕКСЕ ПРОГРАММ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ДИСКРЕТНЫХ СТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 28. 4(54). 37 44 УДК 59.24 О КОМПЛЕКСЕ ПРОГРАММ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ДИСКРЕТНЫХ СТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ Г.В. ТРОШИНА Рассмотрен комплекс программ

Подробнее

СОДЕРЖАНИЕ. 1. Постановка задачи 2. Базовые элементы функциональных схем 3. Алгоритмы моделирования базовых безынерционных

СОДЕРЖАНИЕ. 1. Постановка задачи 2. Базовые элементы функциональных схем 3. Алгоритмы моделирования базовых безынерционных СОДЕРЖАНИЕ. Постановка задачи 2. Базовые элементы функциональных схем 3. Алгоритмы моделирования базовых безынерционных элементов 4. Алгоритмы моделирования базовых инерционных линейных элементов 5. Особенности

Подробнее

Глава IV Идентификация динамических характеристик по экспериментальным данным

Глава IV Идентификация динамических характеристик по экспериментальным данным Глава IV Идентификация динамических характеристик по экспериментальным данным Построение модели системы управления и ее элементов не всегда удается осуществлять аналитически, т.е. на основе использования

Подробнее

x(t) = F(a(t), x(t), u(t), t)

x(t) = F(a(t), x(t), u(t), t) ОЦЕНКА ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК САМОЛЕТА ПО ИНФОРМАЦИИ БОРТОВЫХ УСТРОЙСТВ РЕГИСТРАЦИИ В СПОКОЙНОЙ АТМОСФЕРЕ А.Б. Сивашко, старший научный сотрудник Военной академии Республики Беларусь Основными критериями

Подробнее

ВВЕДЕНИЕ , (1) Простейшая прямая задача состоит в нахождении функции, удовлетворяющей уравнению (1) и условиям

ВВЕДЕНИЕ , (1) Простейшая прямая задача состоит в нахождении функции, удовлетворяющей уравнению (1) и условиям РЕФЕРАТ Выпускная квалификационная работа по теме «Численная идентификация правой части параболического уравнения» содержит 45 страниц текста 4 приложения 6 использованных источников 4 таблицы ОБРАТНАЯ

Подробнее

ИТЕРАЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛИНЕАРИЗОВАННОГО МУЛЬТИМОДЕЛЬНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ

ИТЕРАЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛИНЕАРИЗОВАННОГО МУЛЬТИМОДЕЛЬНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 2006. 1(43). 9 14 УДК 62-50:519.216 ИТЕРАЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛИНЕАРИЗОВАННОГО МУЛЬТИМОДЕЛЬНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ

Подробнее

ОСНОВЫ ТЕОРИИ ОЦЕНИВАНИЯ И ФИЛЬТРАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ

ОСНОВЫ ТЕОРИИ ОЦЕНИВАНИЯ И ФИЛЬТРАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ ЛЕКЦИЯ 1. Постановка задачи оценивания параметров сигналов. Байесовские оценки случайных параметров сигналов при различных функциях потерь. ОСНОВЫ ТЕОРИИ ОЦЕНИВАНИЯ И ФИЛЬТРАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ 3.1.

Подробнее

1.1. Методы анализа нелинейно-инерционных свойств аналоговых устройств

1.1. Методы анализа нелинейно-инерционных свойств аналоговых устройств 1.1. Методы анализа нелинейно-инерционных свойств аналоговых устройств В литературе, посвященной анализу нелинейно-инерционных свойств аналоговых устройств [1 11, 13 46, 50, 55, 88 90], приводятся несколько

Подробнее

Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П.А.

Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П.А. Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П.А. Соловьева» Факультет радиоэлектроники и информатики Кафедра МПО

Подробнее

4. ПЕРЕХОДНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МЕМБРАНЫ

4. ПЕРЕХОДНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МЕМБРАНЫ 4. ПЕРЕХОДНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МЕМБРАНЫ 4.1 Временные характеристики динамической системы Для оценки динамических свойств системы и отдельных звеньев принято исследовать их реакцию на типовые входные воздействия,

Подробнее

Пересечение стационарных гауссовых последовательностей с неслучайными уровнями

Пересечение стационарных гауссовых последовательностей с неслучайными уровнями УДК 59. Пересечение стационарных гауссовых последовательностей с неслучайными уровнями С. Н. Воробьев, канд. техн. наук, доцент Н. В. Гирина, аспирант Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического

Подробнее

Список вопросов для проверки знаний и оригиналы экзаменационных билетов (по 2 вопроса в каждом)

Список вопросов для проверки знаний и оригиналы экзаменационных билетов (по 2 вопроса в каждом) Список вопросов для проверки знаний и оригиналы экзаменационных билетов (по 2 вопроса в каждом) по курсу "Методы обработки экспериментальных данных" Рубан Анатолий Иванович Кузнецов Алексей Владимирович

Подробнее

ДИАГНОСТИРОВАНИЕ НЕПРЕРЫВНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ МЕТОДОМ ПРОБНЫХ ОТКЛОНЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ

ДИАГНОСТИРОВАНИЕ НЕПРЕРЫВНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ МЕТОДОМ ПРОБНЫХ ОТКЛОНЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ Надежность и техническая диагностика 1. 1(3) УДК 681.518.5 1 г. В.В. Воронин д-р техн. наук С.С. Шалобанов (Тихоокеанский государственный университет Хабаровск) ДИАГНОСТИРОВАНИЕ НЕПРЕРЫВНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ

Подробнее

ЛИНЕЙНАЯ ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПРИ НЕ БЕЛЫХ ШУМАХ.

ЛИНЕЙНАЯ ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПРИ НЕ БЕЛЫХ ШУМАХ. УДК 63966 ЛИНЕЙНАЯ ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПРИ НЕ БЕЛЫХ ШУМАХ Г Ф Савинов В работе получен алгоритм оптимального фильтра для случая когда входные воздействия и шумы представляют собой случайные гауссовы

Подробнее

СТРУКТУРНАЯ И ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ КОРРЕЛЯЦИОННЫМИ МЕТОДАМИ

СТРУКТУРНАЯ И ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ КОРРЕЛЯЦИОННЫМИ МЕТОДАМИ 2926 УДК 681515:7 СТРУКТУРНАЯ И ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ КОРРЕЛЯЦИОННЫМИ МЕТОДАМИ АН Грачев Тульский государственный университет Россия 36 Тула пр Ленина 92 E-mal: ga15161@malru

Подробнее

ЧАСТЬ 7 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ

ЧАСТЬ 7 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ЧАСТЬ 7 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ Глава 22 ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ ИЗ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ 22.1. Событие, классификация событий, вероятность

Подробнее

Б.Х. Айтчанов, д-р.техн.наук, проф. КазНТУ, Д.М.Ескендирова, ст. преп., КазНТУ

Б.Х. Айтчанов, д-р.техн.наук, проф. КазНТУ, Д.М.Ескендирова, ст. преп., КазНТУ УДК 68.5 Б.Х. Айтчанов, д-р.техн.наук, проф. КазНТУ, Д.М.Ескендирова, ст. преп., КазНТУ СИНТЕЗ СТАТИСТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫХ ЧАСТОТНО- ИМПУЛЬСНЫХ УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ Стохастическая динамическая частотно-импульсная

Подробнее

В.В. Поддубный, Е.А. Сухарева ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РЫНКА ВАЛЬРАСОВСКОГО ТИПА СО МНОГИМИ ТОВАРАМИ

В.В. Поддубный, Е.А. Сухарева ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РЫНКА ВАЛЬРАСОВСКОГО ТИПА СО МНОГИМИ ТОВАРАМИ УДК 59865 ВВ Поддубный ЕА Сухарева ИССЛЕДОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РЫНКА ВАЛЬРАСОВСКОГО ТИПА СО МНОГИМИ ТОВАРАМИ Исследуется нелинейная динамическая модель рынка вальрасовского типа со многими конкурирующими

Подробнее

оглавление 222 ОГЛАВЛеНИе

оглавление 222 ОГЛАВЛеНИе оглавление Введение...3 глава. Статические системы...8.. Ошибки моделирования...9.2. Аппроксимация функций...9.3. Адекватность математической модели...7 глава 2. Линейные системы с бесконечным временем...22

Подробнее

СВОЙСТВА НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ МНОГОМЕРНОЙ ПЛОТНОСТИ ВЕРОЯТНОСТИ НЕЗАВИСИМЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН

СВОЙСТВА НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ МНОГОМЕРНОЙ ПЛОТНОСТИ ВЕРОЯТНОСТИ НЕЗАВИСИМЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН Стохастические системы 0 (3 УДК 597 0 г АВ Лапко д-р техн наук ВА Лапко д-р техн наук (Институт вычислительного моделирования СО РАН Красноярск (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени

Подробнее

ОГЛАВЛЕНИЕ. Предисловие... 11

ОГЛАВЛЕНИЕ. Предисловие... 11 ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие... 11 ЧАСТЬ 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О СИСТЕМАХ И ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ.15.Глава 1. Основные понятия теории управления... 15 1.1.Понятия об управлении и системах управления... 15 1.2.Объекты

Подробнее

ОГЛАВЛЕНИЕ. Предисловие... 3 РАЗДЕЛ ПЕРВЫЙ. Введение... 6

ОГЛАВЛЕНИЕ. Предисловие... 3 РАЗДЕЛ ПЕРВЫЙ. Введение... 6 ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие.................................................. 3 РАЗДЕЛ ПЕРВЫЙ Введение..................................................... 6 Глава 1 Численные методы решения систем линейных

Подробнее

ПОСТАНОВКА ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ЗАДАЧИ И СПОСОБЫ ЕЕ РЕШЕНИЯ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕОРИИ УЛЬТРАСИСТЕМ

ПОСТАНОВКА ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ЗАДАЧИ И СПОСОБЫ ЕЕ РЕШЕНИЯ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕОРИИ УЛЬТРАСИСТЕМ УДК 629.78.015 ПОСТАНОВКА ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ЗАДАЧИ И СПОСОБЫ ЕЕ РЕШЕНИЯ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕОРИИ УЛЬТРАСИСТЕМ Байрамов К.Р., к.т.н., доцент Научный консультант д.т.н., профессор Бетанов В.В. Военная

Подробнее

ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2007 Управление, вычислительная техника и информатика 1

ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2007 Управление, вычислительная техника и информатика 1 ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 007 Управление, вычислительная техника и информатика 1 УДК 519.865 В.В. Поддубный, О.В. Романович МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА ЭЙЛЕРА С УРАВНИВАНИЕМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ

Подробнее

ПРОГРАММА вступительного экзамена в аспирантуру по кафедре «Автоматизации»

ПРОГРАММА вступительного экзамена в аспирантуру по кафедре «Автоматизации» Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС» ПРОГРАММА вступительного экзамена

Подробнее

6М Автоматизаци и управление

6М Автоматизаци и управление 6М07000 -Автоматизаци и управление «Элементы и устройства автоматики».устройство и принцип действия двигателей постоянного тока.. Основные характеристики трехфазного асинхронного двигателя с фазным ротором.

Подробнее

Тема 8. ЛИНЕЙНЫЕ ДИСКРЕТНЫЕ СИСТЕМЫ

Тема 8. ЛИНЕЙНЫЕ ДИСКРЕТНЫЕ СИСТЕМЫ Тема 8 ЛИНЕЙНЫЕ ДИСКРЕТНЫЕ СИСТЕМЫ Понятие дискретной системы Методы описания линейных дискретных систем: разностное уравнение, передаточная функция, импульсная характеристика, частотная передаточная функция

Подробнее

ЭТАПЫ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

ЭТАПЫ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ Пермский национальный исследовательский политехнический университет Кафедра математического моделирования систем и процессов ЭТАПЫ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ к.ф.-м.н., доц. П.С. Волегов 1 Последовательность

Подробнее

РАЗДЕЛ II НЕПРЕРЫВНЫЕ ЛИНЕЙНЫЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ

РАЗДЕЛ II НЕПРЕРЫВНЫЕ ЛИНЕЙНЫЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ФГБОУ ВПО «Омский государственный технический университет» РАЗДЕЛ II НЕПРЕРЫВНЫЕ ЛИНЕЙНЫЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ Лекция 4. ДИНАМИЧЕКИЕ ЗВЕНЬЯ. ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ, ВРЕМЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ И ЧАСТОТНАЯ

Подробнее

О k-адаптивных КОМБИНИРОВАННЫХ ОЦЕНКАХ ВЕРОЯТНОСТИ. Ю. Г. Дмитриев, П. Ф. Тарасенко

О k-адаптивных КОМБИНИРОВАННЫХ ОЦЕНКАХ ВЕРОЯТНОСТИ. Ю. Г. Дмитриев, П. Ф. Тарасенко О k-адаптивных КОМБИНИРОВАННЫХ ОЦЕНКАХ ВЕРОЯТНОСТИ Ю Г Дмитриев, П Ф Тарасенко Национальный исследовательский Томский государственный университет Введение При исследовании математических моделей разнообразных

Подробнее

Адаптивная фильтрация помех в бортовых многоканальных системах

Адаптивная фильтрация помех в бортовых многоканальных системах Электронный журнал «руды МАИ». www.ma.ru/scence/rud/ Выпуск 69 УДК 6.396.6 Адаптивная фильтрация помех в бортовых многоканальных системах ГРУБРИН И.В., ЛЫГИНА И.Ю. Московский авиационный институт национальный

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЕ АВТОКОЛЕБАНИЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ФРЕЗЕРНОГО СТАНКА С НЕЛИНЕЙНЫМ ЭЛЕМЕНТОМ Ю.И., С.Н. Городецкий, Стр С.Н С.Н.Стребуляев, Ю.Е.

ИССЛЕДОВАНИЕ АВТОКОЛЕБАНИЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ФРЕЗЕРНОГО СТАНКА С НЕЛИНЕЙНЫМ ЭЛЕМЕНТОМ Ю.И., С.Н. Городецкий, Стр С.Н С.Н.Стребуляев, Ю.Е. УДК 534 ИССЛЕДОВАНИЕ АВТОКОЛЕБАНИЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ФРЕЗЕРНОГО СТАНКА С НЕЛИНЕЙНЫМ ЭЛЕМЕНТОМ Ю.И., С.Н. Городецкий, Стр С.Н С.Н.Стребуляев, Ю.Е. Майорова Нижегородский государственный университет им.

Подробнее

датчики различной модальности

датчики различной модальности Тема 1. Основы проектирования информационных устройств План занятия 1. Основные понятия и определения 2. Датчики и их характеристики 3. Основы теории измерений 1. Основные понятия и определения Чувствительным

Подробнее

АНАЛИЗ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА И.П. Гуров, П.Г. Жиганов, А.М. Озерский

АНАЛИЗ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА И.П. Гуров, П.Г. Жиганов, А.М. Озерский АНАЛИЗ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА И.П. Гуров, П.Г. Жиганов, А.М. Озерский Рассматриваются особенности динамической обработки стохастических сигналов с использованием дискретных

Подробнее

НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ СОСТОЯНИЯ ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ИЗМЕРЕНИЙ

НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ СОСТОЯНИЯ ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ИЗМЕРЕНИЙ УДК 004.032.26(063) НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ СОСТОЯНИЯ ЛЕТАТЕЛЬНОГО АППАРАТА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ИЗМЕРЕНИЙ Е. М. Будкина Представлен теоретический анализ применения нейронных сетей для прогнозирования

Подробнее

СИСТЕМЫ С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ Учебное пособие по направлению подготовки «УПРАВЛЕНИЕ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ» (МАГИСТРАТУРА)

СИСТЕМЫ С РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ Учебное пособие по направлению подготовки «УПРАВЛЕНИЕ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ» (МАГИСТРАТУРА) Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Подробнее

Применение нейронных сетей для решения задач прогнозирования

Применение нейронных сетей для решения задач прогнозирования Электронный научный журнал «ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ» 270 http://zhurnalaperelarnru/articles/2006/36pdf Применение нейронных сетей для решения задач прогнозирования Солдатова ОП, Семенов ВВ (vlad-eraser@mailru)

Подробнее

Тема 2. Информационный процесс обработки данных. Лекция 6 Математическое обеспечение обработки данных

Тема 2. Информационный процесс обработки данных. Лекция 6 Математическое обеспечение обработки данных Тема 2. Информационный процесс обработки данных Лекция 6 Математическое обеспечение обработки данных Цель лекции: 1. Сформировать информационно-наглядное представление о математическом обеспечении обработки

Подробнее

Выбор вида и определение параметров эмпирической зависимости

Выбор вида и определение параметров эмпирической зависимости Выбор вида и определение параметров эмпирической зависимости Методические указания по теоретической части. Эмпирический подход. Часто перед исследованием в любой области возникает следующая задача. Имеется

Подробнее

УСТРОЙСТВО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ РАДИОЛИНИЙ СДВ ДИАПАЗОНА

УСТРОЙСТВО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ РАДИОЛИНИЙ СДВ ДИАПАЗОНА науково-технічна конференція 5-8 жовтня 0 р. УДК 6.39 УСТРОЙСТВО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ РАДИОЛИНИЙ СДВ ДИАПАЗОНА М.Ш. Бозиев науч. сотр. кафедры ЭТ ДонНТУ В работе

Подробнее

ОБОСНОВАНИЕ ПОДХОДОВ К РАЗДЕЛЬНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЭФФЕКТИВНОЙ ТЯГИ ДВИГАТЕЛЕЙ И СИЛЫ АЭРОДИНАМИЧЕСКОГО СОПРОТИВЛЕНИЯ ПО ДАННЫМ ЛЕТНЫХ ИСПЫТАНИЙ

ОБОСНОВАНИЕ ПОДХОДОВ К РАЗДЕЛЬНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЭФФЕКТИВНОЙ ТЯГИ ДВИГАТЕЛЕЙ И СИЛЫ АЭРОДИНАМИЧЕСКОГО СОПРОТИВЛЕНИЯ ПО ДАННЫМ ЛЕТНЫХ ИСПЫТАНИЙ 337 УДК 697:004:330 ОБОСНОВАНИЕ ПОДХОДОВ К РАЗДЕЛЬНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЭФФЕКТИВНОЙ ТЯГИ ДВИГАТЕЛЕЙ И СИЛЫ АЭРОДИНАМИЧЕСКОГО СОПРОТИВЛЕНИЯ ПО ДАННЫМ ЛЕТНЫХ ИСПЫТАНИЙ ОН Корсун Государственный научно-исследовательский

Подробнее

Численная оптимизация регуляторов систем с астатизмом второго порядка

Численная оптимизация регуляторов систем с астатизмом второго порядка УДК 68. Численная оптимизация регуляторов систем с астатизмом второго порядка Жмудь В.А.,, 3, Ядрышников О.Д. ФГБОУ ВПО НГТУ, НИУ НГУ, 3 ОАО «НИПС», Россия oao_nps@bk.ru Аннотация. В статье рассматривается

Подробнее

СПОСОБЫ ОЦЕНКИ СКОРОСТИ ЦЕЛИ ПО ДОПЛЕРОВСКОМУ РАДИОСИГНАЛУ

СПОСОБЫ ОЦЕНКИ СКОРОСТИ ЦЕЛИ ПО ДОПЛЕРОВСКОМУ РАДИОСИГНАЛУ СПОСОБЫ ОЦЕНКИ СКОРОСТИ ЦЕЛИ ПО ДОПЛЕРОВСКОМУ РАДИОСИГНАЛУ В.Д. Захарченко, Е.В. Верстаков Волгоградский государственный университет ob.otdel@volsu.ru Проводится сравнительный анализ методов оценки средней

Подробнее

О. Ю. Ерешкина, Н. Г. Гаманюк

О. Ю. Ерешкина, Н. Г. Гаманюк О. Ю. Ерешкина, Н. Г. Гаманюк МОДЕЛИРОВАНИЕ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕ- НИЯ В ПРОГРАММЕ SIAM Организация управлением любой социально-экономической или производственной системой является сложной научно-технической

Подробнее

На самостоятельное изучение выносятся следующие разделы: 2 Процесс построения математической модели. 3 Суть компьютерного моделирования.

На самостоятельное изучение выносятся следующие разделы: 2 Процесс построения математической модели. 3 Суть компьютерного моделирования. Методические указания по самостоятельному изучению разделов дисциплины «Методы математического моделирования». На самостоятельное изучение выносятся следующие разделы: 1 Форма и принципы представления

Подробнее

Лабораторная работа 1 ТИПОВЫЕ ЗВЕНЬЯ САУ

Лабораторная работа 1 ТИПОВЫЕ ЗВЕНЬЯ САУ Лабораторная работа 1 1 ТИПОВЫЕ ЗВЕНЬЯ САУ 1. Цель работы Исследовать динамические характеристики типовых звеньев систем автоматического управления (САУ), а также познакомиться с основными правилами структурного

Подробнее

к.т.н. доцент Запорожец О. В., аспирант Овчарова Т. А. Харьковский национальный университет радиоэлектроники E-al: oleg_zaporozhets@rabler.ru ИССЛЕДОВАНИЕ ПОГРЕШНОСТЕЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ НЕЛИНЕЙНОГО ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО

Подробнее

Основы теории управления. д.т.н. Мокрова Наталия Владиславовна

Основы теории управления. д.т.н. Мокрова Наталия Владиславовна Основы теории управления д.т.н. Мокрова Наталия Владиславовна Динамические характеристики объектов регулирования 1. Временные характеристики. Кривая разгона. Импульсно переходная функция. 2. Решение дифференциальных

Подробнее

КОМПЬЮТЕРНАЯ ДИАГНОСТИКА И УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ОБУЧЕНИЯ

КОМПЬЮТЕРНАЯ ДИАГНОСТИКА И УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ОБУЧЕНИЯ Диагностика П.П. Дьячук, И.П. Малова, В.М. Суровцев КОМПЬЮТЕРНАЯ ДИАГНОСТИКА И УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ОБУЧЕНИЯ В работе [1] рассматривались компьютерные системы управления процессом научения, в основе которых

Подробнее

ХАРАКТЕРИСТИКИ АНАЛОГО-ЦИФРОВЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ

ХАРАКТЕРИСТИКИ АНАЛОГО-ЦИФРОВЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ АНАЛОГО-ЦИФРОВЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ В любой современной автоматизированной системе, в том числе ИИС, имеются объекты, выдающие и принимающие информацию в аналоговой форме. Следовательно, существует

Подробнее

ЧИСЛЕННОЕ СРАВНЕНИЕ ОЦЕНОК МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ С ОДНОШАГОВЫМИ И ВЛИЯНИЕ ТОЧНОСТИ ОЦЕНИВАНИЯ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТАТИСТИК КРИТЕРИЕВ СОГЛАСИЯ [1]

ЧИСЛЕННОЕ СРАВНЕНИЕ ОЦЕНОК МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ С ОДНОШАГОВЫМИ И ВЛИЯНИЕ ТОЧНОСТИ ОЦЕНИВАНИЯ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТАТИСТИК КРИТЕРИЕВ СОГЛАСИЯ [1] Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2003. Т. 69. С.62-68. УДК 519.2 ЧИСЛЕННОЕ СРАВНЕНИЕ ОЦЕНОК МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ С ОДНОШАГОВЫМИ И ВЛИЯНИЕ ТОЧНОСТИ ОЦЕНИВАНИЯ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТАТИСТИК

Подробнее

Вопросы для подготовки к зачету по дисциплине «Моделирование систем и процессов»

Вопросы для подготовки к зачету по дисциплине «Моделирование систем и процессов» Вопросы для подготовки к зачету по дисциплине «Моделирование систем и процессов» Специальность 280102 1. Модель и оригинал. 2. Что такое модель? 3. Что такое моделирование? 4. Для чего необходим этап постановки

Подробнее

В.П. Пяткин, Г.И. Салов ОБНАРУЖЕНИЕ ПОЯВЛЕНИЯ ОБЪЕКТА В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗАШУМЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ АППРОКСИМАЦИИ

В.П. Пяткин, Г.И. Салов ОБНАРУЖЕНИЕ ПОЯВЛЕНИЯ ОБЪЕКТА В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗАШУМЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ АППРОКСИМАЦИИ В.П. Пяткин, Г.И. Салов ОБНАРУЖЕНИЕ ПОЯВЛЕНИЯ ОБЪЕКТА В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗАШУМЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ АППРОКСИМАЦИИ Введение. Обратимся к проблеме скорейшего обнаружения появления

Подробнее

1. Отличие классической автоматики от современной теории и практики систем управления сложными объектами.

1. Отличие классической автоматики от современной теории и практики систем управления сложными объектами. Раздел 1. АДАПТИВНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ Тема 1. КЛАССИФИКАЦИЯ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ 1. Отличие классической автоматики от современной теории и практики систем управления сложными объектами. 2. Классификация

Подробнее

КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ИМПУЛЬСНОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ COMPUTER ANALYSIS OF IMPULSE CONTROL SYSTEM

КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ИМПУЛЬСНОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ COMPUTER ANALYSIS OF IMPULSE CONTROL SYSTEM Вестник Воронежского института МВД России / 11 В.И. Каганов, доктор технических наук, профессор, Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) С.В.

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ. Основы информационных технологий. В.В. Афонин, С.А. Федосин

МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ. Основы информационных технологий. В.В. Афонин, С.А. Федосин Основы информационных технологий В.В. Афонин, С.А. Федосин МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ Учебно-практическое пособие для студентов, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника» Интернет-Университет

Подробнее

Основные понятия. Классификация моделей

Основные понятия. Классификация моделей Основные понятия Моделирование это научный прием, инструмент изучения реального окружающего мира. Моделирование подразумевает следующее: реальный объект (система), называемый оригиналом, замещается моделью.

Подробнее

Метод интерпретации результатов измерений параметров речевого сигнала в задачах диагностики психоэмоционального состояния человека по его речи

Метод интерпретации результатов измерений параметров речевого сигнала в задачах диагностики психоэмоционального состояния человека по его речи Метод интерпретации результатов измерений параметров речевого сигнала в задачах диагностики психоэмоционального состояния человека по его речи Работа выполнена при поддержке РФФИ, проект 1-6-11-а А. А.

Подробнее

Исследование областей сходимости численных методов второго порядка

Исследование областей сходимости численных методов второго порядка Электронный научный журнал «Вестник Омского государственного педагогического университета» Выпуск 6 www.oms.edu А.Т. Когут, Н.Ю. Безбородова Омский государственный университет путей сообщения Исследование

Подробнее

СИНТЕЗ РЕКУРСИВНЫХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ПО ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКЕ, ОПРЕДЕЛЯЕМОЙ ЭЛЕМЕНТАРНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ФУНКЦИЕЙ

СИНТЕЗ РЕКУРСИВНЫХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ПО ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКЕ, ОПРЕДЕЛЯЕМОЙ ЭЛЕМЕНТАРНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ФУНКЦИЕЙ УДК. СИНТЕЗ РЕКУРСИВНЫХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ПО ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКЕ, ОПРЕДЕЛЯЕМОЙ ЭЛЕМЕНТАРНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ФУНКЦИЕЙ Никитин Д.А., Ханов В.Х. Введение В современном арсенале методов синтеза рекурсивных

Подробнее

А.В. Чичурин О СУЩЕСТВОВАНИИ ОБЩИХ ИНТЕГРАЛОВ СПЕЦИАЛЬНОЙ ФОРМЫ У УРАВНЕНИЯ АБЕЛЯ ПЕРВОГО РОДА

А.В. Чичурин О СУЩЕСТВОВАНИИ ОБЩИХ ИНТЕГРАЛОВ СПЕЦИАЛЬНОЙ ФОРМЫ У УРАВНЕНИЯ АБЕЛЯ ПЕРВОГО РОДА МАТЭМАТЫКА 9 УДК 579 АВ Чичурин О СУЩЕСТВОВАНИИ ОБЩИХ ИНТЕГРАЛОВ СПЕЦИАЛЬНОЙ ФОРМЫ У УРАВНЕНИЯ АБЕЛЯ ПЕРВОГО РОДА Рассматривается метод построения общего интеграла специальной формы для нелинейного дифференциального

Подробнее

Приложение А. Комплект оценочных средств (контролирующих материалов) по дисциплине

Приложение А. Комплект оценочных средств (контролирующих материалов) по дисциплине Приложение А. Комплект оценочных средств (контролирующих материалов) по дисциплине Приложение А-1. Тесты текущего контроля СТО БТИ АлтГТУ 15.62.2.0008-2014 Вопросы к модулям (разделам) курса «Вычислительная

Подробнее

Введение. Каштанов В.А.

Введение. Каштанов В.А. Структурная надежность. Теория и практика Каштанов В.А. УПРАВЛЕНИЕ СТРУКТУРОЙ В МОДЕЛЯХ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И НАДЕЖНОСТИ С использованием управляемых полумарковских процессов исследуется оптимальная

Подробнее

УДК г. Е.Л. Еремин, д-р техн. наук, Л.В. Чепак, канд. техн. наук (Амурский государственный университет, Благовещенск)

УДК г. Е.Л. Еремин, д-р техн. наук, Л.В. Чепак, канд. техн. наук (Амурский государственный университет, Благовещенск) Адаптивные и робастные системы 7 9 Еремин Е Л Чепак Л В Алгоритмы адаптации дискретно-непрерывных систем для объектов с запаздыванием по управлению //Вычислительные технологии 6 Т С6-7 Еремин ЕЛ Теличенко

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 21 ТЕМА: ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ

ЛЕКЦИЯ 21 ТЕМА: ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ 1 Направления подготовки: Авионика Аэронавигация Системная инженерия Бортовые системы управления Дисциплина: Курс, семестр, уч. год: 3, весенний, 2011/2012 Кафедра: 301 СУЛА Руководитель обучения: ассистент

Подробнее

АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЛИНЕЙНЫМИ ОБЪЕКТАМИ С ИНЕРЦИЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИСКРЕТНЫХ БЫСТРЫХ АЛГОРИТМОВ

АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЛИНЕЙНЫМИ ОБЪЕКТАМИ С ИНЕРЦИЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИСКРЕТНЫХ БЫСТРЫХ АЛГОРИТМОВ 33 УДК 5973 АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЛИНЕЙНЫМИ ОБЪЕКТАМИ С ИНЕРЦИЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИСКРЕТНЫХ БЫСТРЫХ АЛГОРИТМОВ АЮ Ощепков Особое конструкторское бюро «Маяк» Пермского государственного национального исследовательского

Подробнее

1. ПРЯМАЯ И ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ

1. ПРЯМАЯ И ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ 1. ПРЯМАЯ И ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ Прямая связь увеличивает быстродействие системы. Идея прямой связи подать на вход управляемого объекта сигнал без задержки. Система, в которой есть только прямая связь, называется

Подробнее

УСРЕДНЕНИЕ ДИСКРЕТНЫХ УРАВНЕНИЙ С БЫСТРЫМИ И МЕДЛЕННЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ

УСРЕДНЕНИЕ ДИСКРЕТНЫХ УРАВНЕНИЙ С БЫСТРЫМИ И МЕДЛЕННЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ 53 УДК 579 УСРЕДНЕНИЕ ДИСКРЕТНЫХ УРАВНЕНИЙ С БЫСТРЫМИ И МЕДЛЕННЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ ИА Бойцова Одесская национальная академия пищевых технологий Украина 658 Одесса Дворянская ул /3 E-ma:

Подробнее

Материалы V Международной научно-технической школы-конференции, ноября 2008 г. МОСКВА МОЛОДЫЕ УЧЕНЫЕ , часть 4 МИРЭА

Материалы V Международной научно-технической школы-конференции, ноября 2008 г. МОСКВА МОЛОДЫЕ УЧЕНЫЕ , часть 4 МИРЭА Материалы Международной научно-технической школы-конференции, 3 ноября 8 г. МОСКВА МОЛОДЫЕ УЧЕНЫЕ 8, часть 4 МИРЭА РЕГУЛЯРИЗИРУЮЩИЙ АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕСОВОЙ ФУНКЦИИ ОПТИМАЛЬНОГО ПРИЕМНИКА ДВОИЧНЫХ

Подробнее

ОБ УСТОЙЧИВОСТИ РЕШЕНИЙ ОДНОГО КЛАССА НЕЛИНЕЙНЫХ РАЗНОСТНЫХ СИСТЕМ А. Ю. Александров, А. П. Жабко

ОБ УСТОЙЧИВОСТИ РЕШЕНИЙ ОДНОГО КЛАССА НЕЛИНЕЙНЫХ РАЗНОСТНЫХ СИСТЕМ А. Ю. Александров, А. П. Жабко Сибирский математический журнал Ноябрь декабрь, 003. Том 44, 6 УДК 517.96. ОБ УСТОЙЧИВОСТИ РЕШЕНИЙ ОДНОГО КЛАССА НЕЛИНЕЙНЫХ РАЗНОСТНЫХ СИСТЕМ А. Ю. Александров, А. П. Жабко Аннотация: Рассматривается некоторый

Подробнее

Государственный комитет РФ по высшему образованию Пермский государственный технический университет Кафедра конструирования радиоэлектронных средств

Государственный комитет РФ по высшему образованию Пермский государственный технический университет Кафедра конструирования радиоэлектронных средств Государственный комитет РФ по высшему образованию Пермский государственный технический университет Кафедра конструирования радиоэлектронных средств ПЕРЕХОДНЫЕ ПРОЦЕССЫ В ЛИНЕЙНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ЦЕПЯХ С

Подробнее

АДАПТИВНОЕ И РОБАСТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЛИНЕЙНЫМИ ДИНАМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ

АДАПТИВНОЕ И РОБАСТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЛИНЕЙНЫМИ ДИНАМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Санкт-Петербургский Национальный исследовательский университет информационных технологий механики и оптики Д.Н. Герасимов В.О. Никифоров АДАПТИВНОЕ

Подробнее

Определение параметров механической колебательной системы по характеристике переходного процесса и годографу АФЧХ

Определение параметров механической колебательной системы по характеристике переходного процесса и годографу АФЧХ Определение параметров механической колебательной системы по характеристике переходного процесса и годографу АФЧХ # 0, январь 06 Наумов А. М.,* УДК: 68.5 Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана *a63@ail.ru Введение.

Подробнее

Федеральное агентство по образованию ГОУ ВПО «Липецкий государственный технический университет» Инженерно-строительный факультет

Федеральное агентство по образованию ГОУ ВПО «Липецкий государственный технический университет» Инженерно-строительный факультет Федеральное агентство по образованию ГОУ ВПО «Липецкий государственный технический университет» Инженерно-строительный факультет Кафедра металлических конструкций «УТВЕРЖДАЮ» Декан инженерно-строительного

Подробнее

АНАЛИЗ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ОТНОШЕНИЙ 1

АНАЛИЗ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ОТНОШЕНИЙ 1 УДК 519.33.5 М. А. НОВОЖИЛОВ Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого Санкт-Петербург АНАЛИЗ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ОТНОШЕНИЙ 1 В данной работе сформулирована

Подробнее

ТЕОРИЯ ОПТИМИЗАЦИИ И РАСЧЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ С ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ

ТЕОРИЯ ОПТИМИЗАЦИИ И РАСЧЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ С ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ К. У. МЕРРИЭМ ТЕОРИЯ ОПТИМИЗАЦИИ И РАСЧЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ С ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ Перевод с английского и предисловие канд. техн. наук Б. М. АВДЕЕВА, канд. техн. наук Ю. В. КОВАЧИЧА, канд. техн. наук В. Н.

Подробнее

А.В. ПОНОМАРЕВА, А.В. МОСКОВЦОВА

А.В. ПОНОМАРЕВА, А.В. МОСКОВЦОВА 127 А.В. ПОНОМАРЕВА, А.В. МОСКОВЦОВА Использование методов предварительной обработки данных при анализе временных рядов УДК 004.9 Харьковский Национальный Университет Радиоэлектроники, г.харьков, Украина

Подробнее

Исследование влияния фазовой нестабильности тактового сигнала на характеристики тракта аналого-цифрового преобразования

Исследование влияния фазовой нестабильности тактового сигнала на характеристики тракта аналого-цифрового преобразования 02_2004_ukor_peredelka.qxd 11/15/2004 15:30 Page 24 УДК 681.337 Исследование влияния фазовой нестабильности тактового сигнала на характеристики тракта аналого-цифрового преобразования М.Н. Быканов, В.С.

Подробнее

Способы учета граничных условий I рода при решении задач методом конечных элементов

Способы учета граничных условий I рода при решении задач методом конечных элементов УДК 519.624.1 Способы учета граничных условий I рода при решении задач методом конечных элементов Введение Корчагова В.Н., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана кафедра «Прикладная математика»

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ СОБЫТИЙ И ПРОЦЕССОВ

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ СОБЫТИЙ И ПРОЦЕССОВ Лекция 1-2 МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ СОБЫТИЙ И ПРОЦЕССОВ На этапе исследования и проектирования систем при построении и реализации машинных моделей (аналитических и имитационных) широко используется метод

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ

Подробнее

ЛОКАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛОЖНОЙ СТОХАСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

ЛОКАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛОЖНОЙ СТОХАСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ 4 Системный анализ УДК 68.58 А. А. ЛОБАТЫЙ, БНТУ ЛОКАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛОЖНОЙ СТОХАСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ Аналитически получены выражения для векторов сноса и матриц диффузии подсистем сложной стохастической

Подробнее

ФИЛЬТРАЦИЯ В ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ПО НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНЫМ НАБЛЮДЕНИЯМ С ПАМЯТЬЮ ПРИ НАЛИЧИИ АНОМАЛЬНЫХ ПОМЕХ. II. НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ

ФИЛЬТРАЦИЯ В ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ПО НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНЫМ НАБЛЮДЕНИЯМ С ПАМЯТЬЮ ПРИ НАЛИЧИИ АНОМАЛЬНЫХ ПОМЕХ. II. НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ УДК 6-5:59 НС Демин СВ Рожкова ОВ Рожкова ФИЛЬТРАЦИЯ В ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ПО НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНЫМ НАБЛЮДЕНИЯМ С ПАМЯТЬЮ ПРИ НАЛИЧИИ АНОМАЛЬНЫХ ПОМЕХ II НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ В данной работе

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИСКРЕТНОГО КАНАЛА НАБЛЮДЕНИЯ С ПАМЯТЬЮ В ЗАДАЧЕ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИСКРЕТНОГО КАНАЛА НАБЛЮДЕНИЯ С ПАМЯТЬЮ В ЗАДАЧЕ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ Управление вычислительная техника и информатика УДК 6-5:59 ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИСКРЕТНОГО КАНАЛА НАБЛЮДЕНИЯ С ПАМЯТЬЮ В ЗАДАЧЕ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ НС Дёмин ОВ Рожкова* Томский государственный университет

Подробнее

Численные методы решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений. f f(x, y 1,..., y n ), (x, y) D. y(x 0 ) = y 0. (1.

Численные методы решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений. f f(x, y 1,..., y n ), (x, y) D. y(x 0 ) = y 0. (1. Численные методы решения задачи Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений 1. Постановка задачи Пусть в области D = {a x b, y i y i 0 b i } R n+1 Необходимо найти решение удовлетворяющее начальному

Подробнее

* ** *** ****

*  **  ***  **** Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск 70 www.mai.ru/science/trudy/ УДК 004.89 Нейросетевая реализация автоматического управления безопасной посадкой беспилотного летательного аппарата Кузин А.В 1 *.,

Подробнее