Cтраница 2
Для идентификации могут применяться различные критерии. В зависимости от вида входных сигналов и наличия случайных помех они могут быть детерминированными ( неслучайными) и случайными. [16]
Показатели качества регулирования, выдвигаемые первоначально, основываются на конструктивных особенностях объекта регулирования и условиях решения основной задачи, возлагаемой на объект регулирования. Как правило, главным является обеспечение точностных показателей в условиях детерминированных воздействий и при наличии случайных помех. При рассмотрении качества переходного процесса основное внимание обращается на его длительность и величину первого максимума переходной функции - перерегулирование. [17]
На инструментальные эффекты может указывать получение зависимости, при которой данные сосредоточены в плоскости uv только одной одиночной базы или наборе баз с одной общей антенной. Распределение остаточных ( только для данной детали) данных функции видности, соответствующее определенному интервалу часовых углов источника, может указывать на наличие случайной помехи. [18]
Одним из весьма перспективных направлений автоматического поиска являются самонастраивающиеся модели объекта. В этом направлении проводились исследования отдельных типов самонастраивающихся моделей и их блоков, различных принципов самонастройки моделей, а также определение оптимальных методов оценки параметров моделей и сравнение самонастраивающихся моделей с иными типами устройств для оценки параметров при наличии случайных помех. [19]
Число работ, посвященных исследованию устойчивости нелинейных систем, работающих при наличии помех, невелико. Здесь в первую очередь следует отметить опубликованную еще в 1933 г. работу А. А. Андронова, А. Л. Витта и Л. С. Понтряпша 178 ], в которой была поставлена задача выделить из множества движений нелинейной динамической системы те ее движения, которые осуществляются с наибольшей вероятностью при наличии случайных помех. [20]
Как известно, любую функцию можно разложить в степенной ряд Тейлора, если эта функция не имеет бесконечных разрывов. Эта модель знаковая, в отличие от алгоритмической или программной модели. Наличие случайных помех приводит к тому, что уравнение в виде разложения в ряд Тейлора дает не функциональную, а регрессионную зависимость. Способы нахождения коэффициентов разложения Тейлора и их статистическая оценка представляют важнейшую задачу теории планирования эксперимента. Главная особенность экспериментально-статистической модели заключается в том, что такая модель не может абсолютно точно описать поведение объекта в любом конкретном опыте. [21]
При этом было отмечено, что в отношении реальных входных сигналов данное определение следует понимать в том смысле, что случайные отклонения в каждом из множества сигналов от некоторого их среднего значения не имеют существенного значения для анализа системы или что задачей анализа является определение реакции данной конкретной системы на данный конкретный сигнал. Однако большинство технических задач связано с исследованиями, в которых либо невозможно представить входной сигнал в столь конкретной форме, либо определение характеристик случайных отклонений выходного сигнала из-за наличия случайных составляющих во входном сигнале является существенно необходимым. Последнее обстоятельство принципиально важно в задачах, связанных с воспроизведением полезного входного сигнала строго в соответствии с заданной функциональной зависимостью ( фильтры) или просто с его копированием ( следящие системы), поскольку наличие случайных помех ограничивает точность воспроизведения, в то время как рассмотрение входных сигналов в виде заданных функций не накладывает на возможность получения идеально точного воспроизведения никаких ограничений. Наконец, важно подчеркнуть, что в общем случае действительный входной сигнал, воздействующий на систему в той или иной точке ее схемы и содержащий как полезную информацию, так и помехи, может быть описан только статистически, и поэтому общая теория систем передачи сигналов или систем управления должна базироваться на статистической основе. [22]
При использовании вероятностно-статистических методов математическое описание технологических процессов подготовки газа представляет собой систему эмпирических зависимостей, включающих статистический анализ связей между группами параметров, позволяющих определять существенность влияния отдельных параметров на ход протекания процессов. Такое представление дает система уравнений, связывающих различные группы параметров как установившегося, так и неустановившегося режимов работы технологических процессов. Очевидно, если бы отсутствовали неконтролируемые возмущающие воздействия, при исследованиях процессов подготовки газа правомерно было бы говорить о функциональных связях. Наличие случайных помех вынуждает рассматривать связи в вероятностно-статистическом смысле. Получение упомянутой системы статистических уравнений связи ( математическое описание) сопряжено с преодолением значительных трудностей, поскольку эксперименты и проводятся в условиях нормальной эксплуатации технологических объектов. [23]
При использовании вероятностно-статистических методов математическое описание газопромысловой технологии представляет собой систему эмпирических зависимостей, включающих статистический анализ характера связей между группами параметров, позволяя определять существенность влияния отдельных параметров на протекание процессов. Такое представление дает система уравнений, связывающих различные группы параметров как в установившемся, так и в неустановившемся режимах эксплуатации объектов. Очевидно, если бы отсутствовали неконтролируемые возмущающие воздействия, при исследованиях процессов газопромысловой технологии правомерно было бы говорить о функциональных связях. Наличие случайных помех вынуждает рассматривать связи в вероятностно-статистической постановке. Получение упомянутой системы статистических уравнений связи ( математическое описание) сопряжено с преодолением значительных трудностей, поскольку эксперименты пассивны по своему характеру и проводятся в условиях нормальной эксплуатации газопромысловых Объектов. [24]