Cтраница 3
Предложенный метод может примениться для идентификации параметров оптимизируемого объекта и как средство для организации оптимального поиска. [31]
С помощью микроЭВМ осуществляются: идентификация параметров математической модели процесса углубления; расчет оптимальных параметров режима и времени бурения; выдача на цифровое отсчетное устройство рекомендуемых параметров режима и времени бурения; предупреждение о предаварийных ситуациях и зонах с аномальными пластовыми давлениями. [32]
Для нестационарных технологических объектов использование идентификации параметров позволяет весь диапазон изменения каждого параметра разбить на ряд участков, в пределах которых значение параметра считается равным среднему значению. Тогда любой набор значений параметров аппроксимируется набором табличных значений. Если число идентифицируемых параметров и количество участков разбиения невелико, то любому набору параметров аппроксимирующей модели соответствует однозначный набор рассчитанных заранее значений параметров матрицы обратной связи фильтра. При этом в число прикладных программ входит программа выбора соответствия матрицы параметров объекта ее аппроксимирующей матрице, а также программа выбора соответствующей матрицы коэффициентов обратной связи фильтра, хранящихся во внешнем ЗУ. [33]
Самостоятельное значение имеет решение проблемы идентификации параметров АСУТП. Эта проблема была создана на многие годы некачественными отечественными ГОСТами. Детальному изучению этой темы посвящена специально выделенная глава, целиком посвященная разработке системы идентификации оборудования КИПиА, контуров и параметров РСУ и ПАЗ. [34]
Предложенный в работе [40] метод идентификации параметров алгебраической модели сложного ЛУ является универсальным, поскольку, во-первых, вид функций фг, ф2, ф3 в соотношениях (5.3.47) - (5.3.49) может быть произвольным; во-вторых, нет необходимости полагать равными коэффициенты эффективности и теплопередачи на различных нитках ЛУ. [35]
Вариант PC, используемый для оперативной идентификации параметров объектов и элементов прогнозного моделирования или оперативных расчетов, хранится в базе данных. [36]
Таким образом, предложен метод идентификации параметров линейной части закольцованной конфигурации. Метод базируется на идеях математического расходомера, но в отличие от традиционных работ в этом направлении использует нелинейные исходные модели, описываемые системами дифференциальных и конечных соотношений, учитывает изменения в процессе эксплуатации структуры ГТС. Метод ориентирован на использование в АСУ ТП транспорта газа и предусматривает рекуррентное уточнение оценки искомых величин с учетом очередного сеанса сбора данных. [37]
Экспериментальные данные непрерывного процесса используются для идентификации параметров, характеризующих гидродинамический режим и теплопередачу, если параметры кинетических модулей уже определены по данным периодического процесса. [38]
Приемы интегрального усреднения, комплексирования и идентификации параметров позволяют снизить влияние этих факторов, погрешности измерения и получить устойчивость и сходимость гидродинамических расчетов. [39]
Другим примером использования косвенной информации для идентификации неизмеряемых параметров является оценка активности катализаторов, значение которой изменяется во времени, например для процессов риформинга. [40]
На рис. 14 показано также проведение идентификации параметров системы, методы которого наиболее хорошо разработаны. При их использовании предполагается, что структура системы уже известна ( априори или в результате решения задачи реализации), а неизвестны только значения параметров. Задача идентификации в этом случае сводится к поиску значений параметров, обеспечивающих минимизацию некоторой функции ошибки. [41]
Резюмируя изложенное, коротко сформулируем алгоритм идентификации параметров эталонной модели сложного ЛУ многониточной структуры. [42]
По существу здесь речь идет об асимптотической идентификации параметров РТК в процессе его нормальной эксплуатации. Однако в действительности требование (3.20) является излишне жестким. На самом деле для успешного управления РТК точная идентификация вовсе не требуется. Более того, при управлении на конечном интервале времени асимптотическая идентификация вообще невозможна. [43]
Вариантность использования символов X или Y для идентификации параметров отсекателя можно сохранить, однако приоритет символа Y для обозначения электропневмопреобразователей, электроп-невмопозиционеров, соленоидов, реле, вычислительных блоков заставляет отдать предпочтение символу X. Кроме того, заслуживает внимания вариант использования Y для идентификации параметров двигателя, с частности, насоса, представленный в таблице 13.11. Поэтому если не отвлекаться на совсем экзотические варианты, то X-вариант отсекателя - вне конкуренции. [44]
Как и в случае обратной задачи по идентификации параметров пласта, искомое решение отыскивается на основе градиентной процедуры. Значения функциональных производных находятся в результате решения прямой и сопряженной краевых задач. [45]