
- •Содержание:
- •1. Понятие управления
- •2. Модель системы управления
- •3. Этапы управления сложными объектами
- •4. Структурный и параметрический синтез модели, идентификация параметров
- •5. Планирование эксперимента
- •6. Реализация управления
- •7. Понятие адаптации
- •8. Адаптация системы управления
- •9. Уровни адаптации вычислительной системы
- •10.Практический пример использования
5. Планирование эксперимента
Планирование эксперимента, раздел
математической
статистики, изучающий рациональную
организацию измерений, подверженных
случайным ошибкам. Обычно рассматривается
следующая схема Планирование эксперимента
Со случайными ошибками измеряется
функция f (q, x), зависящая от неизвестных
параметров (вектора q) и от переменных
x, которые по выбору экспериментатора
могут принимать значения из некоторого
допустимого множества X. Целью эксперимента
является обычно либо оценка всех или
некоторых параметров q или их функций,
либо проверка некоторых гипотез о
параметрах q. Исходя из цели эксперимента,
формулируется критерий оптимальности
плана эксперимента. Под планом эксперимента
понимается совокупность значений,
задаваемых переменным х в эксперименте.
Как правило, оценки параметров q ищут
понаименьших
квадратов методу, а гипотезы о
параметрах q проверяют с помощьюF-критерия
Фишера (см.Дисперсионный
анализ) ввиду оптимальных свойств
этих методов. В обоих случаях при этом
оказывается естественным выбирать в
качестве критерия оптимальности плана
с заданным числом экспериментов некоторую
функцию отдисперсийи коэффициентовкорреляцииоценок методом наименьших квадратов.
Отметим, что в случае, когда f (q, x) линейно
зависит от q, оптимальный план часто
можно построить до проведения эксперимента,
в других случаях уточнение плана
эксперимента происходит по ходу
эксперимента.
Для иллюстрации
рассмотрим определение весов q1, q2, q3
трёх грузов на весах с двумя чашками,
если результат m-го эксперимента есть
разность веса содержимого второй и
первой чашки плюс случайная ошибка ет
со средним 0 и дисперсией s2, т. е.,
если
i-й груз был на kim-й чашке в m-м эксперименте,
и xiт = 0, если i-й груз не взвешивался в
m-м эксперименте. Взвесив каждый груз
отдельно п раз (3n экспериментов), мы
оценим его вес по методу наименьших
квадратов величиной
с
дисперсией s2/n. При n = 8 той же точности
мы достигнем после взвешивания по одному
разу всех 8 различных комбинаций грузов,
в которых каждый из них лежит либо на
одной, либо на другой чашке, причём
оценка по методу наименьших квадратов
даётся формулой
i
= 1, 2, 3.
Начало Планирование
эксперимента положили труды английского
статистика Р. Фишера (1935), подчеркнувшего,
что рациональное Планирование эксперимента
даёт не менее существенный выигрыш в
точности оценок, чем оптимальная
обработка результатов измерений. Можно
выделить следующие направления
Планирование эксперимента
Исторически
первое из них, факторное, было связано
с агробиологическими применениями
дисперсионного анализа, что нашло
отражение в сохранившейся терминологии.
Здесь функция f (q, х) зависит от вектора
х переменных (факторов) с конечным числом
возможных значений и характеризует
сравнительный эффект значений каждого
фактора и комбинаций разных факторов.
Алгебраическими и комбинаторными
методами были построены интуитивно
привлекательные планы, одновременно и
сбалансированным образом изучающие
влияние по возможности большого числа
факторов. Впоследствии было доказано,
что построенные планы оптимизируют
некоторые естественные характеристики
оценок метода наименьших квадратов.
Следующим под влиянием приложений в
химии и технике развивалось Планирование
эксперимента по поиску оптимальных
условий протекания того или иного
процесса. По существу эти методы являются
модификацией обычных численных методов
поиска экстремума с учётом случайных
ошибок измерений.
Специфическими
методами обладает планирование
отсеивающих экспериментов, в которых
нужно выделить те компоненты вектора
х, которые сильнее всего влияют на
функцию f (s, x), что важно на начальной
стадии исследования, когда вектор х
имеет большую размерность.
В 60-х
гг. 20 в. сложилась современная теория
Планирование эксперимента Её методы
тесно связаны с теорией приближения
функций и математическим программированием.
Построены оптимальные планы и исследованы
их свойства для широкого класса моделей.
Разработаны также итерационные алгоритмы
Планирование эксперимента, дающие во
многих случаях удовлетворительное
численное решение задачи Планирование
эксперимента