
- •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
5.1.1. Основные свойства преобразования Лапласа
1. Линейность преобразования
а) постоянный коэффициент выносится за знак преобразования Лапласа
;
б) преобразование Лапласа суммы функций равно сумме преобразований Лапласа (принцип суперпозиции)
.
2. Преобразование Лапласа от функции, у которой переменная t умножена на постоянное число а определяется выражением
.
3. Дифференцирование оригинала
,
где
– значения функции и ее производных
приt=0
(учитывают начальные условия).
Если начальные условия нулевые, т.е.
,
то
.
4. Интегрирование оригинала
,
где
при
t
= 0;
при
t=0.
Если начальные условия нулевые, то
.
5. Конечное значение функции
.
6. Начальное значение функции
.
7. Формула запаздывания
.
5.1.2. Примеры преобразования Лапласа для типовых функций
1. f(t) = C, где С = const
.
2.
;
и т.д.
Получены соответствующие таблицы изображений по Лапласу для определенных функций (оригиналов)
Фрагмент таблицы изображений по Лапласу простейших
функций
№ п/п |
f(t) |
F(p) = L[f(t)] |
|
№ п/п |
f(t) |
F(p) = L[f(t)] |
1. |
1(t) |
|
|
6. |
cos t |
|
2. |
C |
|
|
7. |
Kt |
|
3. |
|
|
|
8. |
Kt2 |
|
4. |
|
|
|
9. |
t cos t |
|
5. |
sin t |
|
|
10. |
K(t |
|
5.1.3. Решение линейных дифференциальных уравнений
с помощью преобразования Лапласа
Метод операционного исчисления заключается в том, что в общем случае решение исходной системы дифференциальных уравнений, которым подчиняются искомые оригиналы, заменяется решением соответствующей системы уравнений для изображений. В том случае, когда исходные уравнения для оригиналов являются обыкновенными линейными дифференциальными уравнениями с постоянными коэффициентами, соответствующие им уравнения оказываются алгебраическими. Из алгебраических уравнений изображение искомого оригинала находится путем элементарных алгебраических преобразований. При этом отпадают громоздкие вычисления, возникающие в классическом методе в связи с определением произвольных постоянных интегрирования в соответствии с заданными начальными условиями, так как в операторном методе начальные условия автоматически вводятся в изображение решения. Оригинал решения при известном его изображении обычно может быть легко найден путем использования обширных таблиц. С другой стороны, изучение свойств изображения искомого решения уже позволяет установить весьма общие и важные для практики свойства самой системы.
Примеры
1. Найти решение уравнения
,
с
начальными условиями: при t
= 0, x(0)
= 0,
.
Преобразуем каждый член этого уравнения по Лапласу. Положим L[x(t)] = X(p) и используем соответствующие свойства и формулы.
.
После преобразования по Лапласу исходное дифференциальное уравнение станет алгебраическим относительно изображения Х(р):
.
Найдем Х(р):
,
,
где корни знаменателя р1 = 1 и р2 = 2, поэтому Х(р) можно представить в виде суммы элементарных слагаемых:
.
Здесь K1 = 1; K2 = 1.
Для определения оригинала х(t), выполним обратное преобразование Лапласа.
(t
0).