Оптимальный оператор

Cтраница 3

В основе предлагаемого структурного подхода также лежит принцип инвариантности, причем используется оптимизация системы управления объектами с распределенными параметрами как за счет построения рациональной системы сбора информации, так и за счет выбора оптимального оператора управляющего устройства. Распределенный контроль рассматривается нами как одно из средств построения высококачественных систем. [31]

Результаты численного решения уравнения ( 12) в виде зависимостей рн / р0 от р для разных Л и Лн представлены на рис. 7.3. Отношение рн / Ро равно энергетическому выигрышу, обеспечиваемому оптимальным оператором. [32]

Из уравнения (10.15) видно, что оператор условного математического ожидания M Y ( t) / X ( s) выходной переменной Y ( t) относительно входной переменной X ( s) дает оптимальный оператор объекта в классе всех возможных операторов по критерию минимума среднего квадрата ошибки. Таким образом, если по реализациям входной и выходной случайных функций одномерного технологического процесса найти уравнения регрессии выходной переменной Y ( t) относительно входной X ( s), то получим искомую модель технологического процесса. [33]

Оптимальный оператор i () находят из условия минимума условного или среднего риска. Последующее описание оптимального оператора в терминах радиотехнической или цифровой ( на ЭЦВМ) обработки завершает теоретический синтез. [34]

В этой главе были рассмотрены некоторые методы идентификации нелинейных систем. Естественно, поиск оптимального оператора объекта обычно стремятся выполнить в классе линейных операторов методами идентификации линейных систем. Однако это оправдано в тех случаях, когда степень нелинейности исследуемой системы достаточно мала и погрешности идентификации лежат в допустимых пределах. Если же степень нелинейности значительна, то ограничиться линейным описанием объекта, как правило, не представляется возможным, и задача идентификации решается в классе нелинейных операторов. [35]

Сосредоточим внимание на ограничениях другого рода, которые появляются после построения модели и состоят в том, что не все возможные операторы обработки сигнала считаются разрешенными. Иными словами, поиск оптимального оператора производится среди операторов некоторого класса, обладающего определенными свойствами. [36]

Обычно на практике используются системы с компенсацией возмущений, достаточно близкие к инвариантности. В этом случае синтез оптимальных операторов регулятора Wv ( p) и преобразователя № л ( р) в схеме на рис. 9 - 9 может быть расчленен на два этапа. [37]

Функции пуи ( т и N ( t, построенные по входной и выходной реализациям системы. [38]

Из рис. 8.2 видно, что для значений т 150 сек гипотеза о линейности связи yf и ит должна быть отвергнута. Это значит, что поиск оптимального оператора этого объекта должен производиться в классе нелинейных операторов. [39]

CN являются случайными и отношение сигнал / шум стремится к бесконечности, то весовая функция оптимального фильтра может быть найдена из условия несмещенности. На этом выводе основан синтез оптимального оператора объекта управления. [40]

Действительно, процесс, сформированный из белого шума оператором, заданным дифференциальным уравнением n - го ( в частности, первого) порядка, является нормальным марковским процессом п-го порядка. Однако, поскольку для нормального сообщения оптимальный оператор в классе всех систем является линейным [82], а оценки максимума апостериорного распределения совпадают с минимально-квадратичными оценками, приведенные результаты ( как это и видно) могут быть получены в рамках корреляционной теории. Так что вопрос об использовании здесь апостериорных вероятностей и марковских свойств сообщения является чисто методическим. [41]

Этим обеспечивается близость А к истинному значению оператора At. При идентификации объектов управления в большинстве практических случаев оптимальный оператор ищется по критерию минимума средней квадратической ошибки. [42]

В § 6.1 - 6.2 были изучены решающие операторы применительно к довольно частным видам функции потерь. В настоящем параграфе показывается, что принцип действия оптимальных операторов обнаружения-измерения остается в основном тем же, что и в § 6.2, для широкого класса функций потерь. [43]

Если предположения а, б и в в конкретных случаях оправдываются соответствующей аппроксимацией динамических свойств объекта, критериальной функции и несущественностью ограничений на управление, то выбор линейного класса операторов управления может показаться произвольным. Таким образом, если все три приведенных допущения можно считать выполненными, то поиск оптимального оператора управления в линейном классе является вполне оправданным. [44]

Обычно задача аналитического синтеза оптимальной системы управления формулировалась следующим образом: определить оператор х системы так, чтобы функционал J ( х) качества управления принимал на классе X экстремальное значение. Однако часто класс операторов, на котором ищется решение этой задачи, оказывается настолько широк, что физическая реализация оптимального оператора, определенного в этом классе, связана с серьезными трудностями или вообще невозможна. В частности, это относится, к решению интегрального уравнения Винера - Хопфа, содержащего в решении при определенных условиях б-функции и их производные. Поэтому представляется целесообразным изменить постановку задачи синтеза следующим образом. Пусть задан некоторый допустимый уровень качества системы управления. [45]

Страницы: 1 2 3 4