Методические погрешности параметрической идентификации динамической системы по данным нормальной эксплуатации | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 30 ноября, печатный экземпляр отправим 4 декабря.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Технические науки

Опубликовано в Молодой учёный №20 (79) декабрь-1 2014 г.

Дата публикации: 28.11.2014

Статья просмотрена: 40 раз

Библиографическое описание:

Нугаев, А. С. Методические погрешности параметрической идентификации динамической системы по данным нормальной эксплуатации / А. С. Нугаев, А. М. Данилов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2014. — № 20 (79). — С. 196-199. — URL: https://moluch.ru/archive/79/14045/ (дата обращения: 16.11.2024).

Известно [1..3], управляющие воздействия оператора в эргатической системе в большинстве случаев определяются собственными частота и коэффициентами демпфирования затухающих колебаний. По оценке операторов наиболее комфортным считается управление объектом, имеющим собственную частоту  колебаний в интервале (4…7) рад/c (вне указанного диапазона оператором либо не воспринимаются колебания, либо оператор не успевает отрабатывать отклонения от программного движения) и безразмерный коэффициент демпфирования — (0,5…0,7). В связи с тем, что параметрическая идентификация относится к классу некорректных задач, всегда будет актуальной задача определения точности, полученных в результате идентификации, коэффициентов уравнения движения.

Рассмотрим эргатическую систему с уравнениями движения

,

;

(1)

(; предполагается высокая адаптация оператора к объекту управления [1]).

При

, , ,

, ,

найдем решение однородной системы в форме Эйлера. Корни характеристического уравнения ; фундаментальная система решений имеет вид

Общее решение однородной системы представится в виде:

,

.

Частное решение (1) имеет вид:

,

.

При нулевых начальных условиях  справедливо:

,

(2)

Примем дискретные значения (2)  в качестве данных нормальной эксплуатации. По ним найдем оценки коэффициентов . Предварительно определим оценки коэффициентов соответствующей (1) системы уравнений в конечных разностях:

,

.    

(3)

Здесь принято:

.                                                   (4)

Было получено удовлетворительное совпадение указанных решений.

При регрессионном методе определение , сводится к выполнению условий минимума функционалов:

,

.

Получим

,

,

                                       (5)

,

,

.                                     (6)

Введем

, , , , ,

, .

Тогда параметрическая идентификация может быть осуществлена с использованием соотношения

.                                                                                                       (7)

Во избежание известных неприятностей, связанных с обращением матриц, оценки коэффициентов системы (3) определяется ниже не в соответствии с (7), а непосредственно решением систем (5) и (6) (определитель системы существенно отличается от нуля) [4,5].

Введем

, , , ,, .

Для системы (5) свободные члены уравнений равны:

, , ;

для системы (6) -

, , .

Системы (5) и (6) соответственно преобразуются к виду:

, , ;                             (8)

, , .                          (9)

Системы (8) и (9) различаются лишь правыми частями; значения решений будут отличаться, однако алгоритмы их нахождения — одинаковые:

,

,

,

;

.

Справедливы следующие соотношения:

Оказалось, что ошибка определения коэффициентов не превышает 13 % (при интервале дискретизации с).

 

Литература:

 

1.                  Авиационные тренажеры модульной архитектуры: монография; под редакцией Лапшина Э. В., д.т.н., проф. Данилова А. М. — Пенза: ИИЦ ПГУ. — 2005. — 146 с.

2.                  Гарькина И.А, Данилов А. М., Пылайкин С. А. Транспортные эргатические системы: информационные модели и управление / Мир транспорта и технологических машин. — № 1(40). — 2013. — С.115–122.

3.                  Данилов А. М., Гарькина И. А., Домке Э. Р. Математическое моделирование управляющих воздействий оператора в эргатической системе / Вестник МАДИ. — 2011. –№ 2. — С.18–23

4.                  Будылина Е. А., Гарькина И. А., Сухов Я. И. Алгоритм кусочно-линейной аппроксимации с максимальным интервалом / Молодой ученый. –2014. — № 3 (62). — С. 269–271.

5.                  Будылина Е. А., Гарькина И. А., Данилов А. М. Приближенные методы декомпозиции при настройке имитаторов динамических систем / Региональная архитектура и строительство. — 2013. — № 3. — С. 150–156.

Основные термины (генерируются автоматически): однородная система, оценка коэффициентов, параметрическая идентификация, Система.


Похожие статьи

Определение электрических параметров схемы испытаний асинхронных двигателей методом взаимной нагрузки

Вероятностные характеристики надежности программной системы хранения данных на основе кодов избыточности

Моделирование напряженно-деформированного состояния трубопровода

Определение устойчивости импульсных систем управления второго порядка по коэффициентам характеристического уравнения

Проверка нормальности распределения оценок параметров регрессионной модели сигнала полевой эмиссии

Особенности математического моделирования САУ энергоблоков АЭС

Использование закономерностей протекания характеристик компрессора при параметрической диагностике технического состояния ГТД

Выбор метода исследования оптимальных параметров инерционного роликового конвейера

Метод улучшения оценок метода максимального правдоподобия в автоматизированной системе ремонта электрооборудования

Особенности параметрической оценки риска

Похожие статьи

Определение электрических параметров схемы испытаний асинхронных двигателей методом взаимной нагрузки

Вероятностные характеристики надежности программной системы хранения данных на основе кодов избыточности

Моделирование напряженно-деформированного состояния трубопровода

Определение устойчивости импульсных систем управления второго порядка по коэффициентам характеристического уравнения

Проверка нормальности распределения оценок параметров регрессионной модели сигнала полевой эмиссии

Особенности математического моделирования САУ энергоблоков АЭС

Использование закономерностей протекания характеристик компрессора при параметрической диагностике технического состояния ГТД

Выбор метода исследования оптимальных параметров инерционного роликового конвейера

Метод улучшения оценок метода максимального правдоподобия в автоматизированной системе ремонта электрооборудования

Особенности параметрической оценки риска

Задать вопрос