«Фармацевттікөндірістіңтехнологиясы» кафедрасы е 044/270-2021



бет22/68
Дата27.11.2023
өлшемі2,69 Mb.
#129194
түріЛекция
1   ...   18   19   20   21   22   23   24   25   ...   68
Байланысты:
Лекции МХТП қаз

43,0

1

90

3

120

8100

9

14400

270,000

10800,000

360,000

32400

2

44,0

1

110

3

120

12100

9

14400

330,000

13200,000

360,000

39600

3

40,0

1

90

7

120

8100

49

14400

630,000

10800,000

840,000

75600

4

38,0

1

110

7

120

12100

49

14400

770,000

13200,000

840,000

92400

5

45,0

1

90

3

150

8100

9

22500

270,000

13500,000

450,000

40500

6

43,0

1

110

3

150

12100

9

22500

330,000

16500,000

450,000

49500

7

44,0

1

90

7

150

8100

49

22500

630,000

13500,000

1050,000

94500

8

42,0

1

110

7

150

12100

49

22500

770,000

16500,000

1050,000

115500

9

44,0

1

83,18

5,00

135,

6918,9

25

18225

415,900

11229,300

675,000

56146,5

10

41,0

1

116,8

5,00

135

13642

25

18225

584,000

15768,000

675,000

78840

11

43,0

1

100

1,64

135

10000

2,6766

18225

163,600

13500,000

220,860

22086

12

37,0

1

100

8,36

135

10000

69,955

18225

836,400

13500,000

1129,140

112914

13

45,0

1

100

5,00

109,7

10000

25

12049,45

500,000

10977,000

548,850

54885

14

48,0

1

100

5,00

160,3

10000

25

25673,65

500,000

16023,000

801,150

80115

15

47,0

1

100

5

135

10000

25

18225

500,000

13500,000

675,000

67500

16

45,0

1

100

5

135

10000

25

18225

500,000

13500,000

675,000

67500

17

46,5

1

100

5

135

10000

25

18225

500,000

13500,000

675,000

67500

18

45,5

1

100

5

135

10000

25

18225

500,000

13500,000

675,000

67500

19

46,7

1

100

5

135

10000

25

18225

500,000

13500,000

675,000

67500

20

46,0

1

100

5

135

10000

25

18225

500,000

13500,000

675,000

67500

Сонымен, келесі мәндерге ие болатын Y вектордың (баған 2) және X матрицаның (3-13 бағандар) мәндері берілген:


Одан кейін мысалы, Mathcad-та (4.15) формула бойынша есептеп, В коэффициенттердің онбір мәндерінің векторын аламыз:

Нәтижелері 4.3 кестеге түсірілген тексеруді орындауға болады. (2.2А) формуланы немесе (4.16) түрдегі: оның матрицалық ұқсамасын пайдаланып шығыстың есептелген мәнін алуға болады. Пайда болған математикалық модельді адекватты деп санауға болады, себебі R2 = 0,9724 критерийдің мәні бірлікке жеткілікті түрде жақын.

Кесте 4.3


Математикалық модельдің адекваттылығын тексеру нәтижесі

№ опыта

Входные переменные

Выход

Погрешность (ошибка)

X1

X2

X3

Y



абсолютная

относительная %

1

120,00

3,00

120,00

43,000

43,5514

-0,5514

-1,2823

2

120,00

3,00

120,00

44,000

44,3277

-0,3277

-0,7448

3

120,00

7,00

120,00

40,000

40,2128

-0,2128

-0,5321

4

120,00

7,00

120,00

38,000

37,9892

0,0108

0,0285

5

150,00

3,00

150,00

45,000

45,3582

-0,3582

-0,7959

6

150,00

3,00

150,00

43,000

43,1345

-0,1345

-0,3127

7

150,00

7,00

150,00

44,000

44,0196

-0,0196

-0,0446

8

150,00

7,00

150,00

42,000

41,7959

0,2041

0,4858

9

135,00

5,00

135,00

44,000

43,4885

0,5115

1,1625

10

135,00

5,00

135,00

41,000

41,0205

-0,0205

-0,0499

11

135,00

1,64

135,00

43,000

42,3519

0,6481

1,5072

12

135,00

8,36

135,00

37,000

37,1570

-0,1570

-0,4243

13

109,77

5,00

109,77

45,000

44,5247

0,4753

1,0562

14

160,23

5,00

160,23

48,000

47,9842

0,0158

0,0329

15

135,00

5,00

135,00

47,000

46,1306

0,8694

1,8497

16

135,00

5,00

135,00

45,000

46,1306

-1,1306

-2,5125

17

135,00

5,00

135,00

46,500

46,1306

0,3694

0,7943

18

135,00

5,00

135,00

45,500

46,1306

-0,6306

-1,3860

19

135,00

5,00

135,00

46,700

46,1306

0,5694

1,2192

20

135,00

5,00

135,00

46,000

46,1306

-0,1306

-0,2840

Суммарная ошибка =

1,0851E-07

-0,2330

Среднее значение ошибки =

5,4256E-09

-0,0117

Значение критерия Rквадрат =

0,9724



Сызықты динамикалық жүйелерді идентификаттаудың регрессиялық әдісі (Ең кіші квадраттар әдісі)
Келесі теңдеуді қарастырайық:
, (4.21)
Теңдеуде туындыны ақырлы айырыммен алмастырайық:
, (4.22)
, (4.23)
, (4.24)
(4.22)-(4.24) өрнектерді (4.21) теңдеуге қоямыз:
, (4.25)
Ұқсас мүшелерді келтіріп, келесіні аламыз:
, (4.26)
(4.26)-ны келесі түрде бейнелейік:
, (4.27)
мұнда: ; , , .
Идентификаттаудың қарастырылатын әдісі ең кіші квадраттар әдісін қолданатын регрессиялық процедураларға негізделген.
Келесі теңдеумен берілген жүйені қарастырамыз:

Минимизацияланатын функция келесі түрге ие:
(4.28)
-ді табуға арналған теңдеулер жүйесін жазайық, ол үшін дербес туындыларды табамыз:
(4.29)
(4.30)

Жүйені матрицалық формада жазайық:


(4.31)


(4.32)
Алынған -лар бойынша аi коэффициенттерін табамыз:
.

Бақылау сұрақтары


1 модельдеу нәтижелерін корреляциялық талдау;
2 регрессиялық модельдеу нәтижелерін талдау;
3 модельдеу нәтижелерін дисперсиялық талдау;
4 бір параметрден сызықтық регрессия;
5 матрицалық формадағы регрессиялық талдау;
6 сызықтық динамикалық жүйелерді анықтаудың регрессиялық әдісі.

Негізгі әдебиет



  1. Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии: Учебное пособие для вузов. - 2-е изд., перераб. и дополненное. -М.: Высшая школа, 2015. -327с.

  2. Построение математических моделей химико-технологических процессов. Под ред. Дудникова Е.Г. - Л.: Химия, 1970. –312 с.

  3. Практикум по автоматике и системам управления производственными процессами: учеб. пособие для вузов /под ред. И.М.Масленникова. -М.: Химия, 2016. -336с.

Қосымша әдебиет



  1. Толчеев В.О., Ягодкина Т.В. Методы идентификации линейных одномерных динамических систем. -М.: Изд-во МЭИ, 2007



Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   18   19   20   21   22   23   24   25   ...   68




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет