Векторы параметров объекта

Объект исследования и измерительные каналы РТП-3 можно рассматривать как единую сложную систему. Эта система будет характеризоваться векторами параметров объекта исследования и параметров измерительных каналов. Задача измерения параметров объекта исследования и определения параметров измерительных каналов с точки зрения системы будет эквивалентна и может быть рассмотрена как многомерные (совокупные) измерения. Таким образом, большинство методов повышения точности являются частным случаем многомерных измерений, в основе которых лежит принцип многоканальности получения информации. [c.6]

Допустим, что объект описывается уравнением регрессии общего вида у=(р (х, а). Качество решения задачи оценки вектора параметров а характеризуется общим критерием оптималь- [c.97]

Обычно вместо многомерного оператора А, действующего из пространства п-мерных входных вектор-функций u t) в пространство e-мерных. выходных вектор-функций v(t) рассматривают систему одномерных операторов Aij Ui t) i=l, 2,. .., n / = 1, 2,. .., k. Каждый оператор Ai, описывает отдельный канал связи между входным Ui t) и выходным параметрами объекта. Всего таких каналов (соответственно, операторов Дг/) в объекте будет nk. С физической точки зрения замена оператора А системой операторов Л,/ означает, что исследование изменения выходных параметров объекта в условиях, когда все входные его параметры одновременно меняются во времени, заменяется изучением таких п режимов, в которых меняется во времени лишь один из п входных параметров При этом в каждом из режимов последовательно исследуется реакция выходных параметров v, V2,. .., vn, [c.46]

Здесь У[,У2, г/ —выходные координаты объекта Хи Х2,. ... . ., Хт— входные (независимые) координаты а, — векторы параметров, учитывающих конструкцию аппарата 6, — векторы параметров, зависящих от физико-химических свойств веществ и условий проведения процессов в аппарате. [c.40]

Общая схема применения метода показана на рис. 1. Здесь Х = = хх, х ,..., Хп)— вектор параметров, от которых зависит поведение объекта. Очевидно, значения этих параметров должны быть также введены в модель. Вектор выходных параметров V = (у , уц,..., уп) несет информацию о состоянии объекта. Совершенно аналогично вектор V = (у, у ,..., у п) информирует о состоянии модели. Модуль разности этих векторов [c.267]

Математическое описание объекта и системы управления представим в виде o =M(u,f), К = R(X, Л). где ЖО - символы математических моделей объекта (I) и системы ос, U - векторы выходных координат объекта и управляющих воздействий Л - вектор настроечных параметров системы ( в классе АСР Л - вектор заданий регуляторам, в классе ССО А - вектор параметров алгоритма оптимизации ). [c.52]

Годографы сигналов и чувствительности ВТП. Зависимость сигналов преобразователя от параметров объекта и от режима контроля выражается годографами, поскольку сигналы могут быть представлены векторами на комплексной плоскости напряжений. Ниже приведены некоторые годографы, полученные с помощью расчетов на компьютере для наиболее часто встречающихся случаев. [c.381]

Общая схема применения метода показана на рис. 1. Здесь X = = хх, Х2,..., Хг — вектор параметров, от которых зависит поведение объекта. Очевидно, значения этих параметров должны быть также введены в модель. Вектор выходных параметров V = (г/ , Уп)1 несет информа- [c.267]

Одной из основных задач построения математических моделей является их идентификация, чаще всего сводящаяся к определению такого вектора параметров а, при котором точность ММ удовлетворяет предъявляемым к ней требованиям. Эта задача может быть решена на стадиях технического задания или технического проектирования АСУ или в процессе эксплуатации автоматизированного комплекса. Подобная альтернатива объясняется тем, что в АСУ используются как неадаптивные, так и адаптивные (приспосабливающиеся) ММ. Решение о выборе того или иного типа модели принимается именно на этапе предпроектных научно-исследовательских работ в зависимости от степени нестационарности объекта и возможности постановки на нем экспериментов. [c.27]

Значительное число управляемых объектов обладает тем свойством, что в момент i б 4 их состояние х зависит только от того, каковы были их состояние х в момент I и величина управляющего воздействия и ( ). Объекты такого рода, как правило, характеризуют связями в форме обыкновенных дифференциальных уравнений (П-82). В этих уравнениях а — вектор параметров и (О — управляющие переменные х I) — переменные состояния или фазовые координаты. При заданной функции и (1) изменение состояния объекта определено уравнением (П-82) с точностью до числового параметра. Таким параметром может быть начальное условие или условие, наложенное для некоторого 0 6 10, Т. В общем случае дифференциальное уравнение должно быть дополнено любым условием, позволяющим зафиксировать некоторую точку траектории х 1). [c.103]

Входные параметры Ы доходят до отдельных объектов. Часть их, называемая переменными координатами I ,-, переходит от объекта, расположенного на более высоком уровне. Векторы д означают обратную информацию, касающуюся, например, действия системы. Итак, в этом случае мы имеем дело с передачей воздействия сверху к ступени, расположенной ниже, а обратной информации — вверх, к вышестоящей ступени. Объект, расположенный на наивысшем уровне данной системы, объединяет целью своего действия цели действия ступеней, расположенных ниже. Целевая функция данного объекта включает в себя оптимальную реализацию целевой функции расположенного ниже элемента системы. Описанный метод позволяет определить целевую функцию для отдельных объектов, которые будут совместно реализовывать оптимальное действие системы данной структуры. [c.476]

Пусть состояние объекта управления в момент времени т характеризуется вектор-функцией х (т) = (х (т), (т), (т), 2 2 (т)) а управление — вектор-функцией и (т) = (т), 2 (т)) и управляющим параметром 0, характеризующим период замены НТК. В состав вектор-функции х (т) входят Xi (т 2 W — соответственно активность СТК и НТК, li (т) — превра- [c.335]

Статистическое описание основано на обработке экспериментальных данных. Исследуемый объект характеризуется вектором факторов, определяющих целевую функцию или выходные параметры. Планируя эксперимент, набираются данные для определения коэффициентов зависимости между входными и выходными параметрами процесса. Имеется, по существу, бесконечное число вариантов установления такой зависимости на основе статистического анализа. Основная трудность заключается в выборе вектора состояния, элементы которого действительно характеризовали бы поведение реального процесса, а также в получении зависимости, допускающей не только интерполирование, но и экстраполирование решения за пределы области определения коэффициентов этой зависимости. [c.17]

Все рассмотренные в предыдущем разделе методы идентификации нелинейных систем укладываются в рамки общего подхода к решению подобных задач, основанного на понятии функций штрафа. Под функциями штрафа для задач идентификации понимаются потери или штраф, связанные с недостижением абсолютно точного решения задачи идентификации. Пусть х — вектор точных значений параметров состояния объекта, а i (Y) — его оценка, основанная на некотором наблюдении Y. Введем в рассмотрение функцию С [х (Y)], где х= х—х (Y), которую назовем штрафом за ошибку или ценой ошибки. Типичным примером функции С [х (Y) ] может служить квадратичная функция штрафа [12] [c.466]

Следовательно, если произвольный вектор относится к образу А, то его индекс принадлежности Jf > О, если к образу В, то Уf < 0. По величине индекса принадлежности можно судить о степени типичности конкретного вектора для образа А или В. Для этого нужно сравнить между собой значения индексов различных векторов, отнесенных к одному из образов. Если интервал изменения значений индексов составляет 0,005 < Jf < 0,673, то векторы, для которых Jf близко или равно максимальному значению, являются самыми типичными представителями этого образа. Вычисление индексов принадлежности объектов, относительно которых отсутствует информация об априорной принадлежности к определенному классу, создает дополнительный запас надежности при поиске оптимальных параметров процесса. [c.286]

Детерминированные модели планирования производственной программы нефтеперерабатьшающих предприятий по способу представления основных параметров технологических процессов можно подразделить на два типа 1) аппроксимационные модели, в которых каждая производственная единица моделируемого объекта представлена в виде совокупности фиксированных векторов граничных вариантов их работы 2) модели с переменными параметрами, в которых фиксированы диапазоны варьирования, введены дополнительные уравнения связи для соответствующих векторов граничных вариантов. [c.14]

Выбор конденсатора по технико-экономическому критерию включает в себя взаимодействие блоков 1, 2, 3, 4, 5, 6, 12, 13 и 14. После анализа конкретной технологической ситуации выделяются векторы X и У и минимизируются 1с. Если в процессе поиска оптимизируемые параметры выходят за область, определенную информативными признаками рассматриваемого нормального ряда, блок 14 формирует команду перехода к нормальному ряду следующего типоразмера, изменяя исходные данные алгоритма, реализуемого блоком 3. В процессе поиска проверяется возможность компенсации действующих на объект возмущений (блоки 3 и /5). При невыполнении условий компенсации происходит переход либо на переопределение координат вектора У, либо на изменение нормального ряда. Таким образом, определение оптимальных параметров при выборе конденсатора по статическому критерию осуществляется с учетом управляемости аппарата. [c.25]

Если контрольную тарелку рассмотреть как объект управления с температурой в качестве регулируемого параметра, то ее структура может быть представлена так, как на рис. 4.7. Здесь Яф — флегмовое число — управление температурой (составом) Хм— вектор возмущений состава со стороны низа колонны Р — давление в колонне. [c.193]

Можно добавить и третий параметр, например, величину pH крови. В этом случае графическое представление данных становится затруднительным, хотя еще возможным. При использовании же дополнительных параметров (например, содержания глюкозы, меди или билирубина) непосредственная визуализация данных невозможна, поскольку для этого необходимо изобразить пространство с числом измерений более трех. Одна из важных задач многомерных методов как раз и состоит в том, чтобы сделать наглядное представление данных возможным и в этом случае. Математическую основу многомерных методов составляют действия с векторами и матрицами. Кроме того, необходимо определить меру расстояния (различия) и меру подобия объектов в многомерном пространстве и, наконец, способы проекции многомерных данных в дву-или трехмерное пространство. [c.519]

Способы преобразования геометрических параметров пространственно-распределенных объектов могут основываться не только на определении угловой ориентации относительно двух неколлинеарных векторов, положение которых известно относительно измерительного устройства, но и на измерении параметров движения угловых и линейных скоростей и ускорений, кривизны и кручения контролируемой скважины измерении положения устройства относительно дополнительных неподвижных баз. [c.37]

Одна из основных функций рассматриваемого подготовительного блока — это выработка системы непротиворечивой сервисной информации, досконально характеризующей все особенности будущего имитационного эксперимента. Значительная часть сервисной информации представляет собой набор параметров, определяющих технологию предстоящего имитационного эксперимента и специфику соответствующих входных данных. Набор этих параметров называется далее режимным вектором. Целесообразность введения режимного вектора обусловлена тем, что для проведения имитационных экспериментов требуется не всегда доступная проблемная информации. Кроме того, эти эксперименты желательно предельно упростить, ввиду их высокой вычислительной трудоемкости. Компоненты режимного вектора обеспечивают проведение имитации по упрощенным алгоритмам, учитывающим специфику конкретного объекта. Например, может отсутствовать часть информации либо требуется меньшая точность расчетов и т. п. [c.370]

Форма правил управления ВХС. Основу имитационного эксперимента составляет расчет потокораспределения на графе С согласно априорно полученным правилам управления при известных (или статистически моделируемых) характеристиках природных процессов и заданных стратегических параметрах самой ВХС. Выработка правил управления представляет собой нетривиальную задачу. В простейших случаях эти правила кодируются компонентами режимного вектора. Однако чаще они должны поступать на вход имитационной модели от других моделей, осуществляющих выбор оптимальных или близких к ним правил. Эти модели часто ориентируются на известные методики. Последние различаются между собой общностью, детальностью, формой получаемых правил управления и другими характеристиками. Центральным вопросом реализуемости имитационной модели применительно к любому конкретному объекту является возможность (или невозможность) в рамках имитационного эксперимента учесть всю специфику выработанных правил управления. Учитывая трудности унификации подобных правил, проведем краткий обзор тех методик, которые наиболее часто применяются на практике, либо, на наш взгляд, можно рассматривать как наиболее продвинутые в направлении решения возникающих проблем. [c.382]

Для широкого юшсса АП, реализуемых на основе различных методов, характерны следующие признаки преобразова1ше измеряемой величи1Ш х в сигнал измерительной информации у(х), осуществляемое в системе измерительных преобразователей (ИП), включающей блоки отбора и подготовки пробы разновременное сравнение х с мерой или стандартным образом за счет механизма предварительной градуировки АП квазистатический характер изменения х, неизмеряемых парамечров объекта контроля х а также вектора параметров ИП и и внешних условий д. Модели реальной (случайной ) и номинальной р(зг) (детерминированной) статических характеристик (СХ) этого класса АП имеют вид Т] [c.190]

V — вектор контролируемых параметров объекта X — вектор управляющих воздействий СУХТП — вектор эта- [c.130]

В теории надежности механических систем свойства материалов и воздействий приняты случайными, поэтому поведение объекта также носит случайный характер. Нормативные требования и тех1гические условия эксплуатации накладывают определенные офаничения на эти параметры. Офаничения могут бьпъ сформулированы в виде условия нахождения некоторого случайного вектора, зависящего от времени и характеризующего качество объекта, в заданной области. Отказам и предельным состояниям соответствуют выходы этого случайного вектора из области допустимых состояний. Таким образом, основная задача теории надежности - оценка вероятности безотказной работы на заданном отрезке времени - сведена к задаче о выбросах случайных процессов. Соединение методов механики материалов и конструкций с теорией случайных процессов составляет основу теории надежности механических систем [18, 31]. [c.92]

Математическая формализация нефтеперерабатывающих производств в задачах текущего планирования при детерминированном подходе осуществляется на базе двух основных типов моделей 1) аппроксимационных, в которых производственные возможности каждого отдельного объекта описываются совокупностью фиксированного множества векторов граничных вариантов работы 2) моделей с переменными параметрами, в которых учитывается относительная неоднозначность связи входных и выходных материальных потоков и в которых фиксированы диапазоны целенаправленного варьирования векторов условий с учетом функциональных связей между параметрами. Второй тип моделей охватывает и так называемые диапазонные модели, которые также могут быть применены для описанля процессов нефтепереработки. [c.41]

Экспериментальное исследование разработанных математи-чеких моделей стационарных режимов и динамики было осуществлено на рассмотренном в разделе 4.1 технологическом процессе получения смеси хладонов 11 и 12 в условиях опытнопромышленной установки, сравнительной оценкой отклика физического объекта ( верх колонны 3) и его модели на фиксированное состояние вектора входных параметров Л ах- В режиме исследования ректификационная колонна была переведена в работу на себя , что соответствует рассмотрению математической модели динамики дефлегматора в виде системы уравнений (2.7.12) при значении степени конденсации равным единице. [c.184]

Из дифрактограммы ориентированного препарата следует, что наиболее развитые грани волокнистых кристаллов должны иметь индексы (110) и (100). Естественно, что на подложке объекта кристаллы будут лежать именно этими гранями. Однако направлению первичного пучка, перпендикулярного плоскостям (ПО) и (100), точно не соответствуют рациональные сечения обратной решетки, проходящие через начало координат. Пусть, например, кристаллы лежат на подложке плоскостью (100). В этих условиях первичный пучок будет совпадать с осью х обратной решетки. Для параметров обратной решетки анализируемого амфибола справедливо, rt o 2,615 с osp = a или 13 с с = 5а, следовательно, вектор X перпендикулярен к вектору [5013]. Ясно, что плоскость сечения обратной решетки, включающая векторы [010] и [5013], будет отображаться на электронограмме в основном только рефлексами OfeO. Таким образом, для получения рациональных плоскостей обратной решетки моноклинных амфиболов необходимо в электронном микроскопе иметь гониометрическое устройство, позволяющее изменять ориентировку кристаллов относительно первичного пучка. [c.123]

Следует отметить, что информативные параметры ЭП зависят также от его конструкции и электрических характеристик среды, в которую помещен объект контроля. Первое обстоятельство учитывается при оптимизации конструкции ЭП, второе обычно является причиной возникновения мешающих контролю факторов. Как видно из рис. 1, в качестве первичного информативного параметра наиболее целесообразно использовать емкость ЭП и тангенс угла потерь. Однако для изучения анизотропных свойств объекта контроля необходимо пользоваться диаграммой зависимости диэлектрических параметров от направления вектора напряженности поля, созданного в объекте контроля. По назначению электро-емкостные методы контроля могут быть классифициро- [c.454]

На контролируемый объект направляют под некоторым углом фо монохроматический плоскополяризо-ванный луч света (рис. 7). Вектор амплитуды электрического поля этого луча может быть разложен на составляющие Ер и Es, ориентированные соответственно параллельно и нормально к плоскости падения. После отражения (или прохождения) луча от объекта его составляющие изменяют свою амплитуду и фазу. Луч становится эллиптически поляризованным, т.е. конец его вектора описывает эллипс в плоскости, нормальной направлению распространения. Состояние эллиптической поляризации принято оценивать двумя эллипсометрическими параметрами V / и А [c.496]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология