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
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.
Построение математических моделей химико-технологических процессов. Под ред. Дудникова Е.Г. - Л.: Химия, 1970. –312 с.
Практикум по автоматике и системам управления производственными процессами: учеб. пособие для вузов /под ред. И.М.Масленникова. -М.: Химия, 2016. -336с.
Қосымша әдебиет
Толчеев В.О., Ягодкина Т.В. Методы идентификации линейных одномерных динамических систем. -М.: Изд-во МЭИ, 2007
Достарыңызбен бөлісу: |