- •Оглавление
- •Глава 1. Оценивание контролируемых параметров по экспериментальным данным 12
- •Глава 2. Критерий качества задачи оценивания параметра 31
- •Глава 3. Выбор алгоритма обработки экспериментальных данных в автоматизированных системах управления и анализ их свойств 63
- •Глава 4. Формирование модели измерения задачи оценивания по экспериментальным данным 109
- •Глава 5. Формирование модели измерения в задаче оценивания параметра по экспериментальным данным на начальном этапе разработки нового электрооборудования 150
- •Глава 6. Создание устройств формирования модели измерения 176
- •Введение
- •Глава 1. Оценивание контролируемых параметров по экспериментальным данным
- •1.1. Общий анализ этапов структурирования эмпирической информации
- •1.2. Концептуальная модель процесса оценивания контролируемых параметров
- •1.3. Совершенствование алгоритмов обработки экспериментальных данных
- •1.4. Современная концепция оценивания измеряемого параметра
- •1.5. Классификация результатов измерения по характеру оценивания погрешности
- •1.6. Концептуальная модель задачи алгоритмизации оценивания результатов измерения
- •1.7. Ретроспективный анализ этапов развития теории оценивания
- •Контрольные вопросы
- •Глава 2. Критерий качества задачи оценивания параметра
- •2.1. Определение качества задачи оценивания измеряемого параметра
- •2.2. Формирование критерия качества гомоморфной математической модели измерения
- •2.3. Информационная мера степени изоморфности модели
- •2.4. Расчет информационной меры изоморфности
- •2.5. Оценка информационного объема и риска модели измерения
- •2.6. Асимптотическое оценивание пропускной способности математической модели измерения
- •2.7. Асимптотический метод выделения признаков модели измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •Контрольные вопросы
- •Глава 3. Выбор алгоритма обработки экспериментальных данных в автоматизированных системах управления и анализ их свойств
- •3.1. Особенности формирования алгоритмов оценивания в автоматизированных системах управления
- •3.2. Общий анализ алгоритмов оценивания по критерию минимума риска
- •3.3. Общий алгоритм оценки измеряемого параметра
- •3.4. Оптимальный одношаговый алгоритм
- •3.5. Модификации алгоритма обработки экспериментальных данных
- •3.6. Моделирование алгоритма обработки экспериментальных данных
- •3.7. Исследование сходимости алгоритма
- •3.8. Определение весовых коэффициентов алгоритма
- •3.9. Определение начальных условий алгоритма Язвинского при оценке результатов измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •Контрольные вопросы
- •Глава 4. Формирование модели измерения задачи оценивания по экспериментальным данным
- •4.1. Анализ задачи формирования модели измерения
- •4.2. Принципы построения модели измерения параметра контролируемого объекта
- •4.3. Этапы решения задачи формирования модели измерения
- •4.4. Общая постановка задачи формирования модели измерения
- •4.5. Выбор критерия близости
- •4.6. Способы преобразования переменных модели измерения
- •4.7. Общий анализ формирования модели контролируемого объекта
- •4.8. Решение задачи формирования модели контролируемого объекта
- •4.9. Оптимизация алфавита классов и словаря признаков
- •4.10. Взаимосвязь размерности алфавита классов и качества и эффективности модели измерения
- •4.11. Взаимосвязь размерности вектора признаков и вероятности правильности формирования модели измерения
- •4.12. Формализация задачи оптимального взаимосвязанного выбора алфавита классов и словаря признаков
- •4.13. Формирование оптимального алфавита классов и словаря признаков в условиях ограничений
- •Контрольные вопросы
- •Глава 5. Формирование модели измерения в задаче оценивания параметра по экспериментальным данным на начальном этапе разработки нового электрооборудования
- •5.1. Исследование условий формирования модели измерения задачи оценивания измеряемого параметра
- •5.2. Геометрический способ формирования модели измерения
- •5.3. Лингвистический алгоритм формирования модели измерения на начальных этапах оценивания
- •5.4. Обоснование выбора критерия расхождения для формирования модели измерения по экспериментальным данным
- •5.5. Метод формирования модели измерения
- •5.7. Синтез метода и алгоритма формирования стратегии постановки начальных экспериментов
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •6. Найденный квант исключается из множества г, т.Е.
- •Контрольные вопросы
- •Глава 6. Создание устройств формирования модели измерения
- •6.1. Состав устройства формирования модели измерения
- •6.2. Общий анализ устройств формирования моделей измерения
- •6.3. Общий анализ моделирования устройств формирования модели измерения
- •6.4. Структура устройства формирования модели измерения
- •6.5. Моделирование контролируемого объекта
- •6.6. Моделирование средств измерения параметров контролируемого объекта
- •6.7. Моделирование каналов измерения
- •Типовые задачи и примеры их решения
- •6.8. Модель алгоритма формирования модели измерения
- •6.9. Модуль оценки качества и эффективности устройства формирования
- •6.10. Модуль управления моделью устройства формирования
- •6.11. Использование принципов опытно-теоретического метода при моделировании устройства формирования
- •6.12. Моделирование в задачах создания и оптимизации устройства формирования
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Системы реального времени Синтез алгоритмов оценивания технологического параметра
- •346428, Г. Новочеркасск, ул. Просвещения, 132
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное агентство по образованию
ЮЖНО – РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
(Новочеркасский политехнический институт)
А.А. МИХАЙЛОВ
СИСТЕМЫ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ
СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНИВАНИЯ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПАРАМЕТРА
Учебное пособие
Новочеркасск 2007
.
УДК 519.23 (075.8)
ББК 22.17я73
М69
Рецензенты: докт. техн. наук, проф. Н. И. Горбатенко
докт. техн. наук, проф. Е. М. Ульяницкий
Михайлов А. А.
М69 Системы реального времени. Синтез алгоритмов оценивания технологического параметра: учеб. пособие/Юж. – Рос. гос. техн. ун-т. – Новочеркасск: ЮРГТУ, 2007. – 227 с.
ISBN
В пособии излагается современная концепция системного подхода к оцениванию результатов эмпирических естественно – научных исследований при формировании новых знаний о технических объектах. Исследован простой одношаговый алгоритм (алгоритм Язвинского в международной классификации) для обработки экспериментальной информации при оценивании технологических параметров. Сформулированы стратегии формирования начальной модели измерения задачи оценивания и проведения начального эксперимента. Полученные результаты могут быть использованы как при исследовании технических объектов в АСНИ, так и при управлении технологическими процессами в АСУТП.
Предназначено для студентов технических вузов, где курс “Системы реального времени” входит в группу общеобразовательных дисциплин Государственного образовательного стандарта подготовки специалистов в рамках высшего профессионального образования.
УДК 519.23 (075.8)
ББК 22.17я73
ISBN Южно-Российский государственный
технический университет, 2007
Оглавление
ВВЕДЕНИЕ 7
Глава 1. Оценивание контролируемых параметров по экспериментальным данным 12
1.1. Общий анализ этапов структурирования эмпирической информации 12
1.2. Концептуальная модель процесса оценивания контролируемых параметров 15
1.3. Совершенствование алгоритмов обработки экспериментальных данных 19
1.4. Современная концепция оценивания измеряемого параметра 22
1.5. Классификация результатов измерения по характеру оценивания погрешности 23
1.6. Концептуальная модель задачи алгоритмизации оценивания результатов измерения 25
1.7. Ретроспективный анализ этапов развития теории оценивания 29
Контрольные вопросы 30
Глава 2. Критерий качества задачи оценивания параметра 31
2.1. Определение качества задачи оценивания измеряемого параметра 31
2.2. Формирование критерия качества гомоморфной математической модели измерения 33
2.3. Информационная мера степени изоморфности модели 35
2.4. Расчет информационной меры изоморфности 38
2.5. Оценка информационного объема и риска модели измерения 40
2.6. Асимптотическое оценивание пропускной способности математической модели измерения 43
2.7. Асимптотический метод выделения признаков модели измерения 45
Типовые задачи и примеры их решения 48
Контрольные вопросы 63
Глава 3. Выбор алгоритма обработки экспериментальных данных в автоматизированных системах управления и анализ их свойств 63
3.1. Особенности формирования алгоритмов оценивания в автоматизированных системах управления 63
3.2. Общий анализ алгоритмов оценивания по критерию минимума риска 65
3.3. Общий алгоритм оценки измеряемого параметра 69
3.4. Оптимальный одношаговый алгоритм 74
3.5. Модификации алгоритма обработки экспериментальных данных 77
3.6. Моделирование алгоритма обработки экспериментальных данных 79
3.7. Исследование сходимости алгоритма 81
еV,TB(, x)=== = , 82
где NT(, , x), NV(, , x) – минимальный объем выборки, необходимый для того, чтобы используемый критерий качества оценки уровня , основанный соответственно на статистике {Tn}, {Vn}, имел в точке x мощность, не меньшую . 82
Таким образом, при сравнении двух статистик {Vn} и {Tn} статистика, характеризующаяся большим значением риска оценки, является эффективней, оценка которой быстрее сходится к своему истинному значению. Это позволяет сформулировать адаптивный метод оценивания параметра измерения. В данном методе управляя риском [1], например, путем добавления в оценку смещения, можно увеличить сходимость АОЭИ. После определения оценки по экспериментальным данным можно убрать смещение из полученного результата. 83
Проведенный в работе [3] анализ используемого адаптивного алгоритма, описанного в разд. 3.4, показал, что при отсутствии погрешности измерения одношаговый алгоритм (3.9) сходится при весьма слабых ограничениях: достаточно, чтобы входные переменные изменялись линейно независимо. Влияние входных переменных на скорость сходимости гораздо сильнее. 83
3.8. Определение весовых коэффициентов алгоритма 85
3.9. Определение начальных условий алгоритма Язвинского при оценке результатов измерения 87
Типовые задачи и примеры их решения 90
Контрольные вопросы 108