Нелинейный объект

Cтраница 2

Требуется определить параметры нелинейного объекта по наблюдениям вектор-функции 2 ( t ] при известных статистических характеристиках соответствующих процессов. [16]

Особенность оптимального управления нелинейными объектами заключается в том, что при одинаковых граничных условиях движения на повышение и понижение уровня будут протекать за различное время. Это нетрудно установить по решениям ( III-5), ( III-6), структура которых различна. [17]

Тем не менее для нелинейных объектов проведение указанных видов анализа особенно ценно в связи с тем, что наличие корреляционных отношений т) и коэффициентов корреляции г позволяет оценить степень нелинейности. [18]

Нелинейный динамический объект ( а и его цифровая модель ( б. [19]

Моделирование на ЭВМ разомкнутых нелинейных объектов, представленных последовательным соединением нелинейных безынерционных элементов и линейных динамических звеньев, практически не отличается по сложности от моделирования линейных объектов. Здесь необходимы дополнительные функциональные преобразования цифровых отсчетов, что достигается с помощью соответствующих подпрограмм. При моделировании замкнутых нелинейных объектов, одна из разновидностей которых представлена на рис. 7.3, а, возникают сложности, связанные с решением нелинейных разностных уравнений. [20]

Соотношение (8.20) справедливо для любого нелинейного объекта и может быть положено в основу его идентификации. Методика идентификации значительно упрощается, если на вход подавать специальный сигнал в виде гауссового белого шума. В этом случае функции Лагерра представляют собой некоррелированные гауссовы случайные процессы с равными дисперсиями. [21]

Таким образом, для произвольного нелинейного объекта ищется модель (5.9), оптимальная по критерию (5.2) ( стр. [22]

К расчету зависимостей для. [23]

Таким образом, для нелинейных объектов указанного вида уменьшение колебаний входного параметра дает увеличение производительности бг / при неизменном среднем значении входа либо экономию сырья 8х при неизменном среднем значении выхода. [24]

Для определения вероятностных характеристик выходных переменных нелинейных объектов управления с большей точностью, чем могут дать методы линеаризации, в общем случае недостаточно знать математические ожидания и корреляционные функции входных возмущений. Необходимо знать также моменты высших порядков или многомерные законы распределения входных возмущений. Общей теории нелинейных преобразований случайных функций пока еще не существует. Точное статистическое исследование возможно в настоящее время только для некоторых классов нелинейных объектов управления, например для объектов, представляющих собой последовательное соединение безынерционного нелинейного элемента, осуществляющего функциональное преобразование текущих значений входных возмущений, и линейной модели объекта. [25]

Поскольку методы оптимального управления нелинейными объектами с неквадратическими мерами ошибки в реальном времени разработаны только для частных случаев, необходимо уделять больше внимания упрощенным субоптималъпьш методам управления, которые можно применять сразу же. В этом разделе кратко рассмотрены три подхода к задачам субоптимального управления и указано несколько способов решения этой задачи. [26]

Оптимальное по быстродействию управление нелинейными объектами / / Автоматика и телемеханика. [27]

При синтезе оптимальных управлений для нелинейных объектов используется много новых приемов и способов качественного исследования процессов, базирующихся на условии общности положения, качественной теории дифференциальных уравнений и анализе функциональных матриц. Автор не профессиональный математик, поэтому он уверен, что изложение материала по синтезу оптимальных управлений для нелинейных объектов не лишено недостатков математического плана. В книге не замалчиваются спорные вопросы и недоказанные математические положения, поэтому автор надеется, что книга будет интересна и математикам. [28]

Рассматривается задача идентификации динамических характеристик нелинейных объектов, описываемых квадратичным функционалом Вольтерра. Ядра Вольтерра предлагается аппроксимировать ортогональными функциями Лагерра. [29]

Рассмотрим схему статистического метода идентификации нелинейного объекта с помощью подачи на его вход специального тестового случайного сигнала. В данном случае задача идентификации сводится к поиску неизвестных параметров объекта, которыми служат коэффициенты оператора в гильбертовом пространстве. [30]

Страницы: 1 2 3 4