- •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
Диагностика линейных оу методом комплиментарного сигнала.
Объект диагностики представляет собой линейную непрерывную систему, которая заданна описанием в пространстве состояний вида (1). Объект имеет один вход и один выход.
(1)
Управляющий сигнал представляет собой последовательность разнополярных импульсов длительностью :
(2)
где – импульсы.
– амплитуды импульсов.
Управляющий сигнал имеет вид:
- комплементарный сигнал
а) б)
Требуется составить алгоритмы оценки работоспособности объекта и поиска неисправностей
Процедура диагностики содержит два этапа:
синтез комплементарного сигнала (КС);
обнаружение и локализация дефектов.
Аналитический расчет кс
Синтез КС заключается в оценке амплитуд импульсов. Чтобы можно было сигнал использовать для диагностики амплитуда должна быть выбрана таким образом. Чтобы с момента амплитуда . Cостояние объекта, начиная с этого момента, обращается в нулевой вектор.
Решение:
Рассмотрим реакцию объекта на единичный скачок при нулевых начальных условиях: ,
где – n-мерный вектор начального состояния.
Для нахождения реакции используется интеграл свертки
(3)
Определим состояние объекта в конце первого импульса . В этом случае управляющее воздействие представляет собой единичный импульс . Реакция объекта . Полагая значение первого импульса , матричную экспоненту обозначают и тогда выход:
– последовательность состояний объекта. Определим состояния объекта при действии ступенчатого воздействия при ненулевых начальных условиях. Реакция будет включать два составляющих: свободное движение и вынужденное
Перейдя к дискретному времени по следующему правилу:
Тогда . Каждое последующее состояние определяется на основе предыдущего.
Связь текущего и предыдущего состояния можно записать в виде рекуррентной формулы (5):
(5)
Если выбираем для , то в соответствии с формулой (5) получаем:
Выбираем такие , чтобы .
В соответствии с теорией Кэли-Гамильтона в качестве коэффициентов надо взять коэффициенты характеристического полинома матрицы .
Собственные числа этой матрицы связанны с собственными числами матрицы А простыми соотношениями . Отсюда в соответствии с теорией Виета, имеем:
(6)
Алгоритм 1(аналитический расчет КС)
Данные: матрица А и длительность .
По математическому описанию системы рассчитываем ее полюсы
По формулам вычисляем собственные числа матрицы .
По формулам Виета вычисляем коэффициент , определяющий амплитуды импульсов, составляющих КС.
Комплементарный сигнал содержит n+1 импульс.