
- •Приложение. Основные понятия теории вероятностей 124 введение
- •Часть 1. Основы статистической динамики судовых конструкций Глава 1. Математические модели и характеристики случайных функций. Стационарные процессы
- •1.1. Основные понятия и определения
- •1.2. Каноническое разложение и спектральное представление случайной функции.
- •1.3. Спектральная плотность
- •1.4. Эргодическое свойство стационарных случайных функций
- •1.5. Сложение случайных процессов
- •1.6. Моделирование внешних воздействий методом неканонических разложений стационарных случайных функций
- •Глава 2. Морское волнение как случайный процесс
- •2.1. Основные положения. Законы распределения
- •2.2. Спектральная плотность волнения Общая характеристика волновых спектров
- •Имеющиеся данные по волновым спектрам
- •2.3. Некоторые данные о характеристиках волнения в различных морских районах
- •2.4. Группы волн
- •Глава 3. Введение в статистическую динамику судовых конструкций. Линейные задачи статистической динамики
- •3.1. Вероятностные математические модели судна и судовых конструкций как динамических систем
- •4.2. Динамические характеристики линейных систем Весовая функция линейной системы
- •Передаточная функция стационарной линейной системы.
- •Частотная характеристика стационарной линейной системы.
- •4.3. Преобразование стационарной случайной функции стационарной линейной динамической системой. Спектральная плотность и дисперсия выходного процесса
- •4.4. Преобразование стационарной случайной функции линейной дифференциальной системой
- •Система, описываемая дифференциальным уравнением с постоянными коэффициентами
- •2. Система, описываемая линейными дифференциальными уравнениями с периодическими коэффициентами
- •4. Методы решения нелинейных задач статистической динамики
- •4.1. Вероятностный анализ нелинейных систем во временной и частотной областях. Параметрические и непараметрические методы оценки вероятностных распределений
- •5.2. Метод статистических испытаний
- •4.3. Метод преобразования плотности распределения вероятностей
- •4.3. Метод преобразования плотности распределения вероятностей функций случайных величин
- •4.4. Методы статистической линеаризации
- •4.5. Оценка вероятностных распределений амплитуд нелинейных колебаний судовых конструкций
- •4.6. Учет взаимовлияния спектральных составляющих морского волнения на вероятностные распределения амплитуд нелинейных колебаний судовых конструкций
- •4.6.1. Математическая модель процесса волнения.
- •4.6.2. Энергетическая характеристика случайного процесса
- •4.6.3. Метод моментов.
- •4.6.4. Метод наибольшего правдоподобия.
- •Приложение основные понятия теории вероятностей
- •1.1. Случайные события и величины
- •Из полученного соотношения следует
- •1.2. Функции распределения и числовые характеристики случайных величин
- •Вероятность попадания случайной величины на участок значений от до
- •Центрированной случайной величиной называют величину
- •1.3. Законы распределения случайных величин
- •1.4. Системы случайных величин
1.3. Спектральная плотность
При спектральном
представлении стационарного СП и
каноническом разложении корреляционной
функции выше использовалось разложение
функций в ряд Фурье. Этот ряд представляет
собой разложение периодической функции
по тригонометрическим функциям на
некотором конечном временном интервале
от —Т
до +T.
При наличии периодичности функции и
конечности временного интервала число
членов ряда конечно, а частоты гармоник
образуют дискретный спектр. Это
разложение можно обобщить и на случай
непериодической функции. Приближенный
метод разложения в ряд Фурье для
непериодической функции состоит в
применении предельного перехода при
т.е. непериодическую функцию рассматривают
как периодическую при неограниченно
возрастающем периоде.
Представив (1.7) в формулу (1.6) запишем разложение корреляционной функции в ряд Фурье в виде
. (1.18)
Перейдем к пределу,
устремляя Т
к бесконечности и полагая
.
Величина
есть
частотный интервал между соседними
гармониками, частоты которых равны
и
.
При предельном переходе положим, что
при
и
,
а
,
где
— текущая частота, изменяющаяся
непрерывно. Сумма в уравнении (1.18)
перейдет в интеграл, тогда
(1.19)
Введем обозначение
(1.20)
Тогда (1.19) примет вид
(1.21)
Зависимости (1.20) и (1.21) часто называют формулами Винера-Хинчина. Во многих практических задачах корреляционная функция может быть найдена из данных эксперимента, а спектральная плотность процесса—по зависимости (1.20).
Функция
,
представимая в форме (1.19), имеет
непрерывный спектр. Если ряд Фурье
(1.18) дает возможность представить
периодическую функцию в виде суммы
бесконечного числа косинусоид с
частотами, имеющими дискретные значения,
то интеграл Фурье (1.21) представляет
непериодическую функцию в виде суммы
синусоид с непрерывной последовательностью
частот. Спектр периодической функции
можно изобразить графически (рис. 1.3.).
Каждому дискретному значению частоты
рис. 1.2
(частоты
гармоник ряда Фурье) соответствует
определенное значение коэффициента
ряда Dk.
Спектр,
показанный на рис. 1.8,
называют дискретным
или линейчатым.
Рис. 1.8. Линейчатый спектр СП.
Рассмотрим теперь
спектр непериодической функции. В
результате предельного перехода от
ряда к интегралу Фурье (от конечного
интервала времени T
к бесконечному) интервалы между
отдельными спектральными линиями
неограниченно сокращаются, вертикальные
линии (см. рис. 1.3) все больше сближаются.
Амплитуда Dk
каждой отдельной гармоники с частотой
уменьшается и в пределе становится
бесконечно малой.
Введем обозначение
Dk/1
=
Величина
1
= Dk
представляет собой ту часть общей
дисперсии стационарного СП Х(t),
которая приходится на k-ю
гармонику. С увеличением периода
разложения (T
)
ступенчатая (постоянная на любом
частотном интервале
)
функция
не будет постоянно уменьшаться (как
величины Dk
и 1),
а будет неограниченно приближаться к
предельной плавной кривой Sx(),
которая представляет собой плотность
распределения дисперсий по частотам
непрерывного спектра.
Таким образом,
. (1.22)
Поэтому функцию
,
определяемую как косинус-преобразование
Фурье (1.20) корреляционной функции
,
называют спектральной
плотностью
(или просто спектром)
процесса
.
Спектральная плотность Sx() стационарного СП обладает следующими свойствами:
1°. Она является неотрицательной функцией частоты :
Sx() 0.
Это следует из выражения (1.22), так как предел отношения двух неотрицательных величин Dk 0 и > 0 не может быть отрицательным.
2°. Интеграл от спектральной плотности в пределах от 0 до равен дисперсии стационарного СП:
. (1.23)
Это следует из равенства (1.21):
.
Графически эти два свойства спектральной плотности отображены на рис. 1.9. Кривая Sx() спектральной плотности расположена не ниже оси абсцисс, а площадь, ограниченная этой кривой сверху, осью абсцисс снизу и осью ординат слева, равна дисперсии Dx (заштрихованная фигура на рис. 1.4).
Рис. 1.9. Спектральная плотность СП.
По аналогии с нормированной корреляционной функцией
rx() = kx()/kx(0) = kx()/Dx (1.24)
вводится в рассмотрение нормированная спектральная плотность стационарного СП:
sx() = Sx()/Dx . (2.25)
Нормированная КФ и нормированная спектральная плотность связаны между собой преобразованием Фурье:
(1.26)
Определим понятие спектральной плотности стационарного СП в комплексной форме. Для этого перепишем каноническое разложение КФ (1.15) в виде
(1.27)
где
.
Подставляя в
(1.27) выражение для коэффициента
,
получим
(1.28)
Осуществим
аналогичный описанному выше предельный
переход, устремляя Т
к бесконечности и полагая
.
При таком переходе положим, как и ранее,
что при
и
,
а
.Сумма
в уравнении (1.28) перейдет в интеграл,
тогда
(1.29)
где
(1.30)
Функция
называется спектральной
плотностью
стационарного СП в
комплексной форме.
Ее называют также двусторонней
спектральной плотностью.
В отличие от обычной (односторонней)
спектральной плотности
,
она определена не только в области
положительных частот
,
но и в отрицательной области (рис. 1.10).
Легко показать, что при положительных
выполняется соотношение
.
Рис. 1.10.
Односторонняя ()
и двухсторонняя (
)
спектральные плотности.
Двусторонние
спектральные плотности (также как и
разложения процесса X(t)
и
в комплексной
форме) удобны при выполнении теоретических
выкладок, но при решении прикладных
задач, как правило, эффективнее применять
односторонние спектры.
Двусторонняя
спектральная плотность
стационарного СП обладает тремя
свойствами: 1)
при любых (положительных и отрицательных)
значениях
;
2)
(четная функция); 3) интеграл от спектральной
плотности в бесконечных пределах равен
дисперсии СП
.
Формулы Винера-Хинчина (1.29) и (1.30), а также их аналоги (1.21) и (1.20) являются важнейшими в спектральной теории.