Коррекция - модель
Cтраница 1
Коррекция модели состоит в выборе определяющей температуры для вычисления физических свойств пленки конденсата. [1]
Задача коррекции модели определяется как задача минимизации критерия принятого вида в допустимой области изменения параметров моделируемого процесса, для чего обычно используется метод последовательных приближений. Следует отметить, что коррекцию модели желательно проводить в условиях избытка информации и целесообразна разработка моделей с возможно меньшим числом корректируемых параметров. Последнее нельзя рассматривать как рекомендацию к использованию упрощенных моделей, кроме тех случаев, когда такие модели соответствуют поставленной задаче моделирования. [2]
Задача коррекции модели определяется как задача минимизации критерия принятого вида в допустимой области изменения параметров моделируемого процесса, для чего обычно используется метод последовательных приближений. Возможно также использовать любой другой метод минимизации. Коррекцию модели желательно проводить в условиях избытка информации, и целесообразна разработка моделей с возможно меньшим числом корректируемых параметров. Последнее нельзя рассматривать как рекомендацию к использованию упрощенных моделей, кроме тех случаев, когда такие модели соответствуют поставленной задаче моделирования. [3]
Для выполнения коррекции модели необходимо располагать значениями переменных процесса, полученными помимо модели. [4]
Для выполнения коррекции модели необходимо располагать значениями переменных процесса, полученными помимо модели. При моделировании действующего процесса такие данные находятся экспериментально, а вновь проектируемого процесса - на основе обобщения предшествующего опыта работы такого или аналогичного процесса в сходных условиях либо экспериментально на лабораторных или пилотных установках. [5]
 |
Укрупненная функциональная структура гибридной интеллектуальной производственной системы, сочетающей экспертную диагностическую систему ( ЭДС с элементами традиционной АСУ ТП. [6] |
Блок обновления и коррекции модели ( БОКР) корректирует базу знаний по мере возникновения тех изменений в процессе, которые присущи любому реальному объекту управления. [7]
В этом направлении была произведена минимальная коррекция модели фон Неймана. За счет математической регламентации сложных структур данных на уровне аксиоматики устранены причины непрерывного воспроизводства информационного шума. При этом сохранен простой и уже привычный стиль программирования, чем обеспечена, что весьма важно, стилевая преемственность с классикой, закрепленной в массовых тиражах микропроцессоров и программ. [8]
Рассмотрим вопросы, связанные с коррекцией модели ( выбор вектора U, выбор критерия адекватности, определение алгоритма функционирования блока 6 и вопросы его реализации) на примере реального объекта - тарельчатой ректификационной установки, разделяющей исходную смесь этан - этилен. [9]
Однако процесс управления объектом часто не предоставляет достаточной информации для коррекции модели, так как управление недостаточно разнообразно, чтобы дать информацию о специфических свойствах объекта, которые необходимы для синтеза управления и которые следует отразить в модели объекта. Это обстоятельство заставляет искусственно вводить в управление дополнительное разнообразие в виде тестовых сигналов, накладывающихся на собственно управление. Организация этих сигналов и образует следующий контур адаптации, показанный пунктиром на рис. 1.1.4. При этом, строго говоря, снижается эффективность управления. Однако полученная информация позволяет адаптировать модель, что гарантирует успех управления на последующих шагах. [10]
Проверка математической модели на адекватность реальному объекту производится для выяснения того, требуется ли коррекция модели. Она осуществляется путем сравнения экспериментального профиля концентраций по высоте колонны с рассчитанным по модели. [11]
Планированием эксперимента на этапе корреляции пользуются тогда, когда указанной информации недостаточно и для коррекции модели в процессе управления следует поставить дополнительные эксперименты с объектом. В этом случае управление ( обучение) имеет двойственный ( дуальный) характер: с одной стороны, оно изменяет состояние объекта для достижения целей управления Z, а с другой - специальным образом возмущает объект, чтобы полученная при этом информация позволила откорректировать параметры модели. Естественно, что эти дополнительные возмущения должны быть минимальны, так как они неизбежно нарушают процесс достижения поставленных целей управления. Управление и обучение с коррекцией такого рода обычно называют дуальным. [12]
Поскольку при разработке математических моделей приходится так или иначе использовать приближенные данные о возможных величинах некоторых параметров уравнений модели, возникает задача коррекции модели. [13]
Поскольку при разработке математических моделей приходится так или иначе использовать приближенные данные о возможных величинах - некоторых параметров уравнений модели, возникает задача коррекции модели. [14]
Использование моделей, учитывающих адсорбционные эффекты, например моделей Ленгмюра - Хиншелвуда, вполне приемлемо, но введение большего числа подбираемых констант усложняет задачу коррекции модели. [15]
Страницы: 1 2 3