Мақсаты: Объектің статикалық сипаттама параметрлердің идентификациясы Оқыту мақсаты



бет1/2
Дата30.11.2022
өлшемі2 Mb.
#53674
  1   2
Байланысты:
Қуандық Т


Тақырыб 1: Регрессиялық модельдің параметрлерін анықтау. Белсенді емес эксперименттің деректері бойынша басқару объектінің статикалық модельдерін құру (регрессиялық анализ)
Мақсаты: Объектің статикалық сипаттама параметрлердің идентификациясы
Оқыту мақсаты:

Студент білуге тиіс:


Студент істей алуға тиіс:

  • басқару объектің математикалық моделін құру;

  • объектің статикалық сипаттама параметрлердің идентификациялау,

  • алынған нәтижелерді адекваттылыққа тексеруді жүргізу

Тақырыптың негізгі сұрақтары:
Базалық

  • статика моделі;

  • регрессиялық модель;

  • басқару объект.

Негізгі



Теориялық негіздері
Бірнеше кірісі және жалғыз шығысы бар объект бар болсын:



Сурет 1.1 – Объекттің құрылымдық сұлбасы


Бұл объекттің статикасын зерттеу барысында тәжірибеші басқа кіріс айнымалылардың мәндерін тұрақты етіп үстап, уақыттың белгілі бір аралығы сайын Xi кіріс айнымалының мәнін ΔXi өсіріп тұруы қажет. Яғни, Xi мәні ретімен Ximin ден Ximax ға өзгереді. Бұл кезде шығыс Y айнымалының мәні тіркеліп тұрады. Тәжірибенің нәтижесінде Х-тің түрлі мәндері мен Y мәні арасындағы сәйкестік кестесі түріндегі статикалық сипаттама пайда болады.
Тәжірибені өңдеу мақсаты – кестелік түрде пайда болған заңдылықты бір аналитикалық F(x) өрнекпен аппроксимациялау.
Жақындастыру (приближение) әдісі үшін тәуелсіз Xi айнымалының бұкіл өзгеру аралығындағы F(X)-Y(X) арасындағы айырмашылықты сипаттайтын бір функционалды минимизациялау тәң. Тәжірибеде квадраттық жақындастыру жиі пайдаланылады. Ол кезде минимизацияланатын функционалдың түрі:


Тәжірибелік есептеулерде функционал келесі түрге ие болады:




(1.1)

Al коэффициенттерін анықтау үшін осы коэффициенттердің әрқайсысы бойынша (1.1)-ді дифференциалдап, пайда болған теңдеулерді нольге теңестіру қажет. Сол кезде біз олардан қажетті коэффициенттерді анықтап алуымызға болатын (m+1) теңдеулер жүйесіне ие боламыз:






k = 0,1,2,...,m


(1.2) (1.3)

Сызықтық түрдегі F(X)=A+B·X функциясы үшін ең кіші квадраттар әдісін қарастырайық.
Пайда болған модельдің адекваттылығын тәжірибенің әр нүктесіндегі орташа салыстырмалы қатені анықтау арқылы тексеруге болады:



(1.4)
бұл жерде: Y(Xi) – тәжірибелік нүктелер


F(Xi) – модель бойынша табылған мәндер
Егер ε 3-5% төмен болса, онда модель тәжірибелік деректерді адекватты сипаттайды деп тұжырымдауға болады


Достарыңызбен бөлісу:
  1   2




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет