Случайный разброс - параметр
Cтраница 2
Эти два вида представления системы со случайными параметрами охватывают практически все встречающиеся случаи. Систему со случайным разбросом параметров можно представить как систему с паразитными положительными обратными связями, обусловленными именно случайными изменениями параметров. Наличие паразитных положительных обратных связей существенно ухудшает качество функционирования системы, причем степень их влияния проявляется тем значительней, чем больше случайный разброс параметров у системы. [16]
Детерминированные методы проектирования применяются также при создании уникальных АС, когда путем входного контроля и отбора элементов и материалов с заданными параметрами, а также регулировкой и доводкой схем и конструкций добиваются наперед заданных выходных характеристик. При этом небольшими случайными разбросами параметров пренебрегают. [17]
На рис. 2, а изображена динамическая система, включающая в себя стохастическую нелинейность ( СН), которая проявляется в виде разброса статической характеристики какого-либо звена как по оси абсцисс, так и по оси ординат. Распространяя идею представления случайного разброса параметров как результат воздействия специальных мультипликативно приложенных воздействий и на стохастические нелинейности, последние можно представить в виде ряда последовательно включенных нелинейных преобразований. На рис. 2, б эквивалентная схема показывает, что разброс параметров по входной координате нелинейного звена и по выходной координате имитируется двумя блоками умножения до и после детерминированной нелинейности. Последняя характеризует номинальное значение статической характеристики исследуемого звена. [18]
Заметим, что в общем случае коэффициенты о, bj в (2.229) имеют негауссов закон распределения, даже если все коэффициенты о, 6, a y, 6 y, fcoc распределены по нормальному закону, так как в выражения для aj, bj могут входить их произведения, а если а 1, то и отношения, то есть нелинейные функции, искажающие закон распределения своих аргументов. Однако во многих практических случаях, например, когда учитывается только случайный разброс параметров корректирующего устройства, а само корректирующее устройство представляет собой ПИД-регулятор, коэффициенты a, bj могут иметь нормальный закон распределения, поэтому в дальнейшем для упрощения рассуждений будем считать, что коэффициенты a j B (2.229) имеют нормальный закон распределения. [19]
Поскольку размеры отдельных деталей и звеньев в одной и той же партии деталей или звеньев, изготовляемых на одном и том же оборудовании одним и тем же персоналом, могут иметь различные отклонения в пределах поля допусков, то процесс формирования действительных размеров звеньев является случайным. Случайным событием является и сочетание деталей различных размеров при формировании из них звеньев, а также при сборке звеньев в механизмы или кинематические цепи. Случайный процесс формирования геометрических параметров механизмов влияет и на случайный разброс параметров движения звеньев механизмов, который усугубляется случайными процессами изменения нагрузок, действующих в процессе движения механизмов. Сказанное в равной мере относится к параметрам электрических, магнитных, гидравлических и пнев-матических устройств механизмов, машин и машинных агрегатов. Из изложенного следует, что теория погрешностей и точности действия механизмов должна опираться на теорию вероятностей и математическую статистику. [20]
Эти два вида представления системы со случайными параметрами охватывают практически все встречающиеся случаи. Систему со случайным разбросом параметров можно представить как систему с паразитными положительными обратными связями, обусловленными именно случайными изменениями параметров. Наличие паразитных положительных обратных связей существенно ухудшает качество функционирования системы, причем степень их влияния проявляется тем значительней, чем больше случайный разброс параметров у системы. [21]
 |
Структура математических моделей ЭМУ. [22] |
Переход к каждому последующему этапу характеризуется уточнением, а следовательно, и усложнением моделей и углублением задач анализа. Соответственно возрастает объем проектной документации и трудоемкость ее получения. Пример, показывающий процесс развития модели ЭМУ от этапа к этапу проектирования, приведен на рис. 1.4. Если на первых шагах применяется небольшое число обобщенных параметров ( как правило, не более 10 - 12) и упрощенные модели для предварительной оценки основных рабочих показателей, то в дальнейшем число параметров увеличивается в 10 - 15 раз, кроме того, вступают в действие математические модели, учитывающие взаимодействие физических процессов ( электромагнитных, тепловых, деформационных), а также явления случайного разброса параметров объекта. В итоге описание проектируемого объекта, в начале представленное перечнем требований ТЗ ( не более 3 - 5 страниц), многократно увеличивается и составляет несколько десятков чертежей, сотни страниц технологических карт и пр. [23]
Страницы: 1 2