Cтраница 1
Выходная величина моделей - приведенные затраты - может измеряться в полном или сокращенном виде. [1]
Выходная величина модели подается на узкополосные резонансные фильтры Фг, настроенные на частоты cov. Детекторы Дгп, включенные последовательно с ( фильтрами, выделяют амплитудные значения соответствующих сигналов. На аналогичною систему фильтров и детекторов включается и выход объекта. Выходные величины детекторов объекта вычитаются из соответствующих выходов детекторов модели, их разности подаются на интегрирующие звенья kjs, выходы которых через вентили подсоединяются ко входам множительных звеньев корректирующего устройства. [2]
Регистрация выходных величин модели может осуществляться на шлейфовых осциллографах или с помощью электроннолучевого индикатора И-5 с фотоприставкой, включаемого синхронно со схемой модели. Длительность развертки индикатора И-5 меняется от 1 до 250 сек. [3]
Регистрация выходных величин модели может осуществляться на шлейфовых осциллографах или с помощью электроннолучевого индикатора И-5 с фотоприставкой, включаемого синхронно со схемой модели. Длительность развертки индикатора И-5 меняется от 1 до 250 с. При автоматическом повторении решения модель МН-7 управляется со стороны индикатора И-5. В модели предусмотрена возможность параллельной работы ( с управлением от одной машины) двух или трех моделей. [4]
При сравнении истинных выходных регулируемых величин с выходными величинами моделей формируется критерий самонастройки. [5]
Установление адекватности математической модели реальному объекту осуществляется путем непосредственного сравнения ( в смысле принятого критерия) выходных величин этого объекта с выходными величинами модели. Если модель объекта управления представляется системой дифференциальных уравнений, то указанное сопоставление выходных величин, естественно, требует предварительного решения дифференциальных уравнений при определенных начальных и граничных условиях, аналогичных условиям протекания реального процесса в аппарате. В связи с этим унификация математических моделей приводит соответственно и к унификации методов решения дифференциальных уравнений, которыми описываются процессы в аппаратах. Поэтому стремление к унификации моделей и методов их математического исследования оправдано, если при этом ставится задача совмещения модели с реальным объектом, например варьированием входящими в математическую модель коэффициентами. [6]
Структурная схема БСНС типа I, построенная по замкнутому циклу, приведена на рис. 8.2, где g, f - управляющие и возмущающие воздействия, и - выходная величина исполнительного органа регулятора, е - ошибка регулирования, х - регулируемая величина, г - вектор настраиваемых параметров регулятора, у, ум - функции качества системы и эталонной модели, хм - выходная величина модели, ес - ошибка самонастройки. Все эти переменные могут быть как скалярами, так и векторами. [7]
Как показано на фиг. При достаточно высоком коэффициенте усиления прямого тракта выходная величина системы с определенным приближением повторяет выходную величину модели. [8]
Комбинирование различных принципов математического моделирования особенно эффективно в случае моделирования с реальными регуляторами, чувствительные элементы которых требуют для приведения в действие сравнительно больших мощностей. Применение в этих случаях моделей, выполненных на основе аналогии, для воспроизведения движения выходной координаты объекта регулирования, позволяет иметь входную величину регулятора и выходную величину модели объекта одной физической природы, что дает возможность непосредственно сопрягать модель объекта с регулятором. [9]
Одним из способов проверки правильности применения уравнений в схемах алгоритмов является использование известных результатов. При контроле достоверности логической схемы алгоритма модели можно рекомендовать такую последовательность действий: сравнить каждую функцию модели с ее реализацией в схеме алгоритма модели; проверить: полноту схемы алгоритма ( не отсутствуют ли необходимые функции системы); присутствие в схеме непредвиденных циклов; просмотреть все ветви схемы алгоритма при движении по предусмотренным в ней направлениям; проверить: узловые точки принятия решений и правильность их описания; правильность связей и переходов; ясность описания и точность представления алгоритмов блоков; полноту описания блоков и подблоков; правильность иерархической расстановки элементов схемы алгоритма; имеются ли вход и выход из схемы алгоритма; просмотреть все логические циклы и убедиться, что каждый из них имеет вход и выход; проверить: Правильность модификации факторов во всех блоках при многовариантном моделировании; правильность применяемого способа нумерации блоков; сравнить фактические значения выходных величин модели с предполагаемыми; проверить: правильность уравнений в блоках, включая размерности всех величин в уравнениях; использование выходных величин во всех уравнениях; правильность задания всех констант в уравнениях; правильность получения параметров и переменных; употребление всех математических и логических символов; правильность расчета производных в блоках; использование индексов; все скалярные и векторные величины; правильность задания специальных функций; работу всех датчиков случайных величин; правильность задания начальных значений всех параметров и переменных модели; оценить полноту таблиц параметров модели; проверить правильность реализации в блоках всех математических выражений. [10]
Это обстоятельство позволяет, считая коэффициенты модели неизменными, попытаться свести всю неопределенность к изменению нескольких дополнительных коэффициентов, входящих в модель, например, в виде линейной добавки. Эта идея реализована в работе [100], где предложена структурная схема модели сложного нелинейного стохастического процесса, представляющая собой последовательное соединение двух блоков. Первый блок-детерминированная модель усредненного состояния объекта. Второй блок, искусственно сформированный, представляет собой стохастическую линейную модель взаимодействия выходной величины первого блока с обобщенной помехой. Эта помеха не зависит от величины управляющего воздействия и может рассматриваться как дополнительная переменная состояния объекта управления. Модель стохастического блока формируется так, чтобы зависимость между выходной величиной модели и составляющими обобщенной помехи была бы линейной. При этом наличие или отсутствие той или иной составляющей этой фиктивной помехи определяется в реальных условиях естественным образом в ходе рекуррентной процедуры оценивания. [11]