- •Идентификация как метод построения моделей
- •Задача идентификации
- •Сведения об объекте.
- •Идентификация статических оу. Определение статического объекта
- •Регрессионные модели идентификации
- •Выбор уравнения регрессии
- •Оценка параметров линейной регрессионной модели (пассивный эксперимент).
- •Аппаратная реализация процесса идентификации
- •Оценка адекватности модели
- •Проверка центрированности остаточного ряда
- •Проверка остатков на нормальное распределение
- •Оценка значимости модели и ее параметров
- •Критерий Фишера
- •Ошибка аппроксимации
- •Нелинейные регрессионные модели
- •1. Метод покоординатной оптимизации (Гаусса – Зайделя).
- •Градиентные методы поиска
- •Метод сопряженных направлений
- •Метод Ньютона
- •Квазиньютоновские методы
- •Динамические детерминированные су Линейные динамические объекты
- •Частотный метод определения коэффициентов пф
- •Идентификация с помощью настраиваемой модели
- •Метод модулирующих функций
- •В общем случае получаем
- •Конструкция модулирующих функций
- •Применение дискретных моделей для идентификации непрерывного оу
- •Непараметрические модели идентификации
- •Корреляционный метод идентификации
- •Корреляционный метод, решаемый на эвм
- •Разделим обе части (8) на :
- •Идентифицируемость оу
- •Оценка состояний объекта
- •Аппроксимация весовой функции оу
- •Авторегрессионные модели динамических объектов
- •Выбор периода дискретизации
- •Идентификация нелинейных непрерывных оу
- •Модели линейные относительно идентифицируемых параметров
- •Или более компактно, введя реакции динамических звеньев (5):
- •Представим степень интеграла в правой части (23) в виде произведения интегралов:
- •Планирование эксперимента
- •Критерии планирования эксперимента
- •Планы для моделей, описываемых полиномами первого порядка
- •Информационная матрица плана:
- •Полные факторные планы
- •Правило построения полных факторных планов
- •Дробные факторные планы (дробный факторный эксперимент)
- •Свойства полных и дробных факторных планов для линейных моделей
- •Технология проведения эксперимента
- •Планы второго порядка
- •Ротатабельный ортогональный центральный композиционный план
- •Диагностика линейных оу методом комплиментарного сигнала.
- •Аналитический расчет кс
- •Расчет кс по измеренным значениям выходного сигнала
- •Процедуры диагностирования
- •Локализация дефектов по годографу неисправностей (гн)
- •Байесовский метод диагностики
- •Прогнозирование технического состояния.
- •Линейное прогнозирование
Планы второго порядка
ОУ имеет 1 выход и n входов (факторов) и описывается квадратичной моделью вида
-- скаляр, -- скалярное произведение, -- квадратичная форма относительно матрицы C.
Полный квадратичный полином при n=2 содержит 6 членов.
n=3 – 11 членов
Для получения квадратичной зависимости каждый фактор должен фиксироваться как минимум на трех уровнях.
Полные факторные планы
Пример:
Альтернативой планам с варьированием факторов на 3-х уровнях являются композиционные планы, основой которых является полный факторный эксперимент вида . К этим опытам добавляются другие фрагменты, содержащие опыты в центре плана и опыты в «звездных» точках. Эти планы позволяют использовать информацию, полученную при реализации линейного плана .
Область планирования должна:
-- включать область планирования планов первого порядка и дополнительные точки (такие планы называют композиционными);
-- не выходить за пределы единичного гиперкуба, т.е. для всех точек плана выполняется условие
-- не выходить за пределы единичного гипершара, определяемого соотношением таких значений факторов в плане, что .
Ортогональный центральный композиционный план второго
порядка.
В ОЦКП входят: ядро - план ПФЭ с Nij = 2n точками плана, n0 (одна для этого плана) центральная точка плана и по две “звездные” точки для каждого фактора
,
– плечо “звездных” точек.
Общее количество точек в плане ОЦКП составляет
,
где для ОЦКП n0=1.
При n > 2 в ОЦКП оказывается меньшее количество точек, чем в плане ПФЭ 3n .
n |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
ОЦКП |
9 |
15 |
25 |
43 |
77 |
ПФЭ 3n |
9 |
27 |
81 |
243 |
729 |
Ортогональность плана:
Симметричность:
Преобразование элементов осуществляется в виде
,
где а – величина, зависящая от числа факторов.
Сумма элементов столбца, соответствующего квадратам факторов
Откуда
.
Условие ортогональности для столбцов и
После преобразований получаем (1)
(1)
Принимая во внимание , разделим на обе части последнего выражения. Получим
(2)
Для упрощения этого выражения рассмотрим формулу для определения а:
Заменим в формуле (2) на
,
.
.
Плечо звездных точек
. (3)
При n=3
,
.
Ротатабельные планы
Ротатабельные планы – это планы, у которых точки плана располагаются на окружностях (сферах, гиперсферах)
В таком случае точность оценивания модели по любому направлению факторного пространства (для всех точек плана) одинаковая.
Рассмотренный ранее план ПФЭ 2n – ротатабельный симметричный план первого порядка.
У ротатабельных планов второго порядка точки плана располагаются на двух концентрических гиперсферах с радиусами R1 и R2
,
В частном случае R2 может быть равно нулю (несколько центральных точек).
Ротатабельный план может быть ортогональным, если выполняется условие:
(1)