- •Федеральное агентство по образованию северо–кавказский горно–металлургический институт (государственный технологический университет)
- •Владикавказ 2008
- •Тема 1. Случайные события и случайные величины, их числовые характеристики
- •Случайные события
- •Вероятность события Существует статистическое и классическое определение понятия «вероятность». Статистическое определение вероятности
- •Классическое определение вероятности
- •Свойства вероятности
- •Сложение и умножение вероятностей
- •Условная вероятность. Умножение вероятностей
- •1.2.3. Полная вероятность
- •1.3. Случайные величины
- •1.3.1. Функции распределения случайной величины
- •1.3.1.1. Свойства функции распределения
- •1.3.1.2. Функция распределения для дискретной случайной
- •1.3.1.3. Функция распределения непрерывной случайной
- •Исходя из определения функции распределения:
- •1.3.1.4. Плотность вероятности случайной величины
- •Геометрическое истолкование этой формулы
- •1.3.2.1. Свойства математического ожидания
- •1.3.2.2. Свойства дисперсии
- •1.3.3. Моменты случайной величины
- •1.4. Примеры законов распределения случайной величины
- •1.4.1. Равномерное распределение дискретной случайной
- •1.4.2. Равномерное распределение непрерывной случайной
- •1.4.3. Нормальный закон распределения (закон Гаусса)
- •Тема 2. Точечное оценивание параметров. Регрессионный и корреляционный анализ
- •2.1. Выборочный метод
- •2.1.1. Среднее и дисперсия выборки
- •2.2. Связь между случайными величинами. Корреляция
- •2.2.1. Свойства коэффициента корреляции
- •2.2.2. Определение коэффициента корреляции по данным наблюдений
- •2.2.3. Частная линейная корреляция
- •2.2.4. Множественная линейная корреляция
- •2.3. Регрессия
- •2.3.1. Линейная регрессия
- •2.3.2. Нелинейная парная регрессия
- •2.3.3. Множественная линейная регрессия
- •2.3.4. Определение параметров уравнения множественной
- •Тема 3. Проверка статистических гипотез и построение доверительных областей для параметров
- •3.1. Доверительные интервалы и доверительные вероятности
- •3.2. Оценка генерального среднего
- •3.3. Оценка генеральной дисперсии
- •3.4.1. Гипотеза о равенстве дисперсий. Критерий Фишера
- •3.5. Проверка адекватности уравнения регрессии
- •Тема 4. Математическое описание случайных сигналов в системах управления
- •4.1. Случайные процессы
- •4.2. Стационарные случайные процессы
- •4.3. Корреляционная функция
- •4.3.1. Свойства корреляционной функции
- •4.4. Спектральная плотность
- •4.4.1. Свойства спектральной плотности
- •Тема 5. Понятие передаточной функции и частотных характеристик системы
- •5.1. Элементы операционного исчисления. Преобразование
- •5.1.1. Основные свойства преобразования Лапласа
- •5.1.2. Примеры преобразования Лапласа для типовых функций
- •5.1.3. Решение линейных дифференциальных уравнений
- •Примеры
- •5.2. Понятие передаточной функции
- •5.3. Временные и частотные характеристики сау
- •5.3.1. Временные характеристики сау
- •5.3.2. Частотные характеристики сау
Тема 5. Понятие передаточной функции и частотных характеристик системы
5.1. Элементы операционного исчисления. Преобразование
Лапласа
Под операционным исчислением понимается совокупность методов прикладного математического анализа, позволяющих экономными и непосредственно ведущими к цели средствами получать решения линейных дифференциальных уравнений. Операционное исчисление нашло широкое применение в теории автоматического управления, где с его помощью производится анализ переходных и установившихся процессов в автоматических системах.
Понятие оператора является обобщением понятия функции. Функция – закон соответствия между двумя множествами чисел. Оператор – это закон соответствия между двумя множествами функций. Этот закон может быть задан, например, таблицей, где каждой функции f(t) из определенного класса соответствует какая–либо иная функция F(p). Закон соответствия может быть записан следующим образом: f(t) F(p). (Стрелка означает «соответствует»).
В операционном исчислении рассматриваются операторы, заданные некоторой частной формулой преобразования. Так, пусть задана некоторая функция f(t) действительной переменной t, причем такая, что для нее существует преобразование Лапласа (L–преобразование)
.
Используя L–преобразование, можно каждой преобразуемой по Лапласу функции f(t) (в этом случае функция f(t) называется «оригиналом») поставить в соответствие функцию F(p) комплексной переменной р = с + j (при этом функция F(p) называется «изображением» функции f(t)).
Преобразование Лапласа обладает рядом замечательных свойств. Например, дифференцированию оригинала f(t) по переменной t соответствует операция умножения изображения F(p) на комплексную переменную р, а интегрированию оригинала f(t) соответствует операция деления F(p) на р. Таком образом, операции дифференцирования и интегрирования оригинала заменяются в пространстве изображений оригинала более простыми операциями алгебры – соответственно умножением и делением изображения F(p) на р. Это позволяет дифференциальное уравнение, записанное относительно искомой функции f(t), заменить в пространстве изображений на алгебраическое уравнение относительно изображения F(p)=L[f(t)]. Решив это алгебраическое уравнение и найдя F(p), мы получим изображение решения исходного дифференциального уравнения. Для определения самого решения можно воспользоваться обратным преобразованием Лапласа (L–1–преобразованием), устанавливающим связь между изображением F(p) и оригиналом f(t):
, t > 0
где с = Rep.
Функция f(t) может считаться оригиналом, если выполняются следующие условия:
1) Функция f(t) непрерывна для всех значений t 0. Непрерывность может быть нарушена лишь в отдельных точках, являющихся точками разрыва непрерывности первого рода, причем число этих точек должно быть конечным на любом интервале ограниченной длины.
2) Функция f(t) = 0 для значений t < 0.
3) Функция f(t) имеет ограниченный порядок возрастания, т.е. можно указать такие постоянные числа М > 0 и со 0, при которых выполняется неравенство (t > 0).