1. Экспериментті жоспарлау

2. Статикалық режимде регрессті әдістің идентификациялық технологиялық прцесстері

1. Экспериментті жоспарлау

Минимизация уақыты экспериментальді зерттеу ұйымының басты талабы болып табылады және моделдеу процесінің орнықты нәтижесі экспериментальді мәліметтер кезінде талапты сақталады.Ғылыми жолмен экспериментті жоспарлау үйлесімді жоспарлаудың математикалық негізі деп аталады.

Көп факторлы эксперименттің жоспарлау экспериментінің ерекшелігі басты процесс болып табылады. Зерттелген объектінің кірістік және шығыстық параметрлерінің кейбір белгілі жүйелерін қарастырады. Кірістік параметрлер факторларының атын тасиды , ал шығыстық — дыбыс береді.

Теңдеулер, дыбыс беруді у факторымен байланыстырады х_i .

(16.1)

Дыбысты беру функциясы деп атайды. Бір фактордан автоматтандырылған басқару функциясының терминологиядағы теориясы статикалық мінездеме жүйесінің атын тасиды.

Эксперименттің мақсатты дыбыс беру функциясы экспериментальді санның жай тәсілмен көбірек бағалардың кезінде минималды болады. Бұл экспериментті көбінесе интерполяционды деп атайды, ол интерполяция принципін қолдана отырып құрылған — кейбір табылған функциялардың экспериментті мағынасы табылады.

Шығыстық параметрлерге әдетте бірнеше фактор әсер етеді, зерттелген факторлардың экспериментті процесстері вариатталады, ал қалғандары тұрақты болып қалады. Кейбір факторлар басқарылмайтын болып келеді. Шығару үшін олардың ағып келіп қосылуы эксперимент нәтижесінде оларға орташа мағынаны немесе рандомазиреттейді, сондай-ақ кездейсоқ жасалынады. Рандомизация барлық тәжірибесі басқарылмайтын факторлардың әсерлігін жояды.

Деңгейлі фактор әдетте салыстырмалы бірлікте беріледі: максималды мағынасы +1 тең, ал минималды -1. Жалпы жағдайда дәреже факторы мынаған тең

(16.2)

х_max және х_min — максималді және минималді фактордың мағынасы.

Экспериментті жоспарлау негізінде сандық факторлардың таңдауынан тұрады және әр фактор дәреже жолымен анықталады. Эксперименттің жоспары әдетте кесте түрінде құрылады. Кесте екі фактор үшін құрылған х₁ және х₂ үшінші фактор х₀ басқарылмайтын болып келеді. Кестеде фактордың мағынасының орнына х_i = ±1 жай белгілер қойылады + немесе -. Факторлар арасындағы бірігіп әрекет ету эффетісі саналады.

Кесте 16.1

Кестеде фактордың екі дәрежесі ғана көрсетілген: +1 және -1. Бірақта олардың саны тым үлкен болуы мүмкін. Егер фактордың сандық дәрежесі п-ге тең болса, ал факторлар саны k-ға тең болса, онда тәжірибе саны

Егер әр тәжірибенің қайталану саны т –ге тең болса, онда жалпы экспериментальді сандардың мәліметтері мынаған тең

(16.3)

Сандық қайталанудың негізгі жіберілетін қателері дыбыс беру арқылы анықталып таңдалады және ықтималдылық сенімділігі.

2. Статикалық режимде регрессті әдістің идентификациялық технологиялық процесстері

Технологиялық процесстердің статикалық моделі бірнеше өзгергіштіктен(фактордан) функцияның шығыстық үлкендігі көрсетіліп құрылған х_i :

(16.4)

Бұл модель сияқты суреттілген тәуелділіктің оптикалық тығыздығы басылым мінездемелік бояу сияқты және қағаз сияқты болып, қағазға түсірілетін бояудың қалыңдығының саны, жұмсартатын ертіндінің берілу саны, басылым жұбының қысымы; мінездемелік металдың басылым формасының уландыру тәуелділігінің жылдамдығы, тығыздығы және уландыратын ерітіндінің температурасы, ваннада оны араластырудың тәсілі, және шикізат мінездемесінің техникалық-экономикалық көрсеткіштерінің жеңіл өнеркәсіптегі өнімдердің және техникалық процесстердің тәуелділігі. Көбірек жай қарастырылған есептер шығады, бір өзгергіштіктің шығыстық үлкендігі анализдің тәуелділігі арқылы шектеледі . Егер кейбір функционалды байланыстың мүмкін болатын өлшемі өлшенеді у_i және x_i, онда шығыстық өлшемнің идентификацияның шартына байланысты орташа квадраттың минимумын қамтамассыз етеді у функция тәуелділігінен :

функциясы кейбір параметрлерге тәуелді а, в, с,..., сондықтан әдетте олардың параметрлерінің мағынасын жинап алуға талап етіледі, шарт орындалады

Бұл параметрлердің тәуелділігінің сол жағын дифференциалдау а, в, с.,теңдеулер жүйесін табамыз, бұл жағдайда параметрлер анықталады:

Шығыс үлкендігі бірнеше аргументтерге тәуелді х_к. Егер бұл тәуелділік сызықты болса

және мүмкін болатын үлкендік y_i және x_ki тәжірибелерде n+1 анықталады, параметрлерді табу үшін а_k келесі жүйені шығару керек т + 1 сызықты теңдеулер:

х_ki - мүмкін болатын өлшемнің мағынасы x_k тәжірибе i –де.

Өлшемнің рөлі х_k өзгергіштіктің түрлі функциясын орындайды х:

Бұл жағдайда аппроксимирді функциясы полиномды болып келеді, бірақ өзгергіштіктің ауысу жолымен қиысады. l кестеде өзгергіштік типінің ауысуы көрсетілген.

Кесте 1

[q][+]3:1: Сандық дәреженің М квантталуы үшін әдеттегі үйлесу кезінде =0,01 және k=4

[a] 25

[a] 30

[a] 35

[a][+] 55

[a] 70

[q][+]3:1: Сандық дәреженің М квантталуы үшін әдеттегі үйлесу кезінде және k=4

[a][+] 25

[a] 30

[a] 35

[a] 55

[a] 70

[q][+]3:1: Сандық дәреженің М квантталуы үшін Релейдің үйлесуі кезінде және k=4,54

[a] 25

[a] 30

[a] 35

[a] 55

[a][+] 70

[q][+]3:1: Сандық дәреженің М квантталуы үшін Релейдің үйлесуі кезінде және k=4,54

[a] 25

[a][+] 30

[a] 35

[a] 55

[a] 70

[q][+]3:1: Сандық дәреженің М квантталуы үшін экспоненциалды үйлесуі кезінде =0,01 және k=4

[a] 6

[a] 7

[a] 12

[a][+] 15

[a] 28

[q][+]3:1: Сандық дәреженің М квантталуы үшін экспоненциалды үйлесуі кезінде және k=4

[a] 6

[a][+] 7

[a] 12

[a] 15

[a] 28