Идентификация математических моделей

Идентификация математических моделей, т. е. установление степени соответствия результатов, полученных на модели и на реальном объекте. [c.3]

J Следующим этапом системного исследования является идентификация математических моделей элементов, состоящая в определении неизвестных параметров и оценке параметров состояния объекта. [c.8]

Задача 6. Задачи идентификации математических моделей [c.23]

Влияние качества сырья на результаты крекинга учитывают и с помощью стехиометрических коэффициентов. При этом предполагают [81], что каждый упомянутый коэффициент является линейной функцией плотности сырья, температуры начала его кипения, и таких показателей, как содержание в нем легких фракций и температурой 50%-ной точки его выкипания. Введение подобных зависимостей незначительно увеличивая точность, существенно усложняет и без того исключительно сложную процедуру идентификации математической модели. [c.91]

На базе данных подходов создана программно-интегрированная среда анализа и идентификации математических моделей кинетики. [c.28]

Начиная с 1965 г., многие разделы книги читаются авторами в лекционных курсах Математическое моделирование процессов химической технологии для студентов технологических специальностей, Математическое моделирование и оптимизация процессов химической технологии для студентов, специализирующихся в химической кибернетике в Казанском химико-технологическом институте им. С. М. Кирова, в курсе Автоматизация химических производств , в Московском и Тамбовском институтах химического машиностроения для студентов, специализирующихся в автоматизации химических производств. Учитывая ограниченный объем книги, авторы сознательно не прибегали к детальному изложению всех полученных результатов. Так, не рассматриваются вопросы идентификации математических моделей [60, 72], алгоритмы обработки результатов промышленных экспериментов [53, 72], связь оптимального проектирования (с учетом динамических свойств объектов) и задач управления [73], вопросы динамической оптимизации [68]. [c.8]

Процедура параметрической идентификации модели в достаточной степени формализована. Основные методы параметрической идентификации математических моделей рассмотрены в специальной литературе. [c.78]

Пример 14. Одним из наиболее распространенных методов идентификации математических моделей процессов химической технологии является получение и обработка кривых отклика при нанесении импульсных возмущений для получения так называемых С-кривых. [c.68]

При математическом моделировании процессов химической технологии возникает задача оценки параметрической чувствительности модели. Эта задача решается как при проверке адекватности модели и объекта, так и при определении параметров модели по экспериментальному профилю концентрации. При этом точность определения констант модели зависит от чувствительности характеристик процесса к изменению искомого параметра. Эффективность процесса экстракции определяется как функция следующих факторов интенсивности массопередачи, степени продольного перемешивания и вида равновесной зависимости. Весовой вклад каждого из этих факторов зависит от режимов работы и геометрических характеристик экстрактора. Выявление степени влияния каждого из указанных факторов на профиль концентрации, с помощью которого осуществляется идентификация математической модели и объекта, составляет основную задачу анализа параметрической чувствительности экстрактора. Анализ показывает следующее [c.390]

Рассмотрим методику идентификации математической модели ректификации многокомпонентной смеси (содержащей наряду с другими компонентами этан, этилен и пропилен), построенной по результатам статистической обработки опытных данных процесса в условиях нормальной эксплуатации и учитывающей основные функциональные связи параметров процесса. [c.246]

Перейдем к построению кривых разделения. Рекомендовать единый метод для всех центробежных классификаторов практически невозможно, потому что по мере развития исследований разные авторы применя- пи для идентификации математические модели различного уровня сложности. Иначе говоря, опытные кривые разделения сравнивали с различными формулами (5). Пересчет данных с одной модели на другую возможен далеко не всегда при переходе от простых моделей к более [c.108]

Приведенные примеры показывают, что совместное применение структурного анализа и метода моделирования цепями Маркова открывает ряд новых возможностей как для решения задач идентификации математических моделей новых процессов сополимеризации,так и для прогнозирования структуры сополимеров. [c.67]

Решение задачи идентификации. Математическая модель кинетического реактора сформулирована в виде системы уравнений [c.107]

АРМ имитации и тренажа — для имитации на модельном уровне биотехнологических процессов и их реакции на управляющие воздействия, а также для обучения правилам работы на всех перечисленных АРМах и методам автоматизированного построения, идентификации математических моделей и их исследования для выявления оптимальных режимов управления [c.106]

Введение отклоняющегося аргумента в дифференциальные уравнения позволяет уменьшить их размерность и тем самым избежать трудностей при идентификации математических моделей, содержащих ненаблюдаемые (т.е. не измеряемые напрямую) физические переменные (п. 2.2.4). Следовательно, уравнения с отклоняющимися аргументами являются образами некоторых систем более высокой размерности, наподобие двумерных теней от объемных предметов на стенах пещеры Платона. Поэтому неудивительно, что в случае дифференциально-разностных и разностных уравнений хаос может проявиться и в системах, порядок которых меньше не только трех, но и двух. [c.39]

Идентификация математических моделей проводилась по данным промышленного эксперимента. Для получения и статической обработки массивов информации был использован специально разработанный комплекс алгоритмов и программ автоматизированного промышленного эксперимента APEX . В результате идентификации определены оценки параметров уравнений кинетики в моделях реакторов, а также неизвестные константы в моделях теплообменных аппаратов. Показано, что характер изменения /сдн достаточно хорошо описывается линейным уравнением Адн (т) = кцо + Kl o (т). [c.335]

Сведение задачи идентификации математической модели к задаче математического программирования — минимизации функции невязки — имеет целью ее упрощение и представление в виде известной ранее задачи с хорошо разработанными методами решения. Минимизацию функции многих переменных можно осуществить с помощью большого числа методов, которые подразделяются на градиентные, использующие производные первого порядка, например метод наискорейщего спуска методы, использующие производные второго порядка, например методы Ньютона методы прямого поиска, позволяющие находить минимум функции нескольких переменных без вычисления производных, например метод конфигураций, методы случайного поиска. [c.87]

Это требует определенной исходной информации (напоры, концентрации компонентов, начальные, граничные условия, гео-фильтрационные, геомифационные, термодинамические параметры и Т.Д.), ее схематизации, соответствующей математической постановки и вычислительной процедуры реализации. Возможность выполнения этих требований определяет и возможность построения (идентификации) математической модели. [c.20]