Студопедия
МОТОСАФАРИ и МОТОТУРЫ АФРИКА !!!


Авиадвигателестроения Административное право Административное право Беларусии Алгебра Архитектура Безопасность жизнедеятельности Введение в профессию «психолог» Введение в экономику культуры Высшая математика Геология Геоморфология Гидрология и гидрометрии Гидросистемы и гидромашины История Украины Культурология Культурология Логика Маркетинг Машиностроение Медицинская психология Менеджмент Металлы и сварка Методы и средства измерений электрических величин Мировая экономика Начертательная геометрия Основы экономической теории Охрана труда Пожарная тактика Процессы и структуры мышления Профессиональная психология Психология Психология менеджмента Современные фундаментальные и прикладные исследования в приборостроении Социальная психология Социально-философская проблематика Социология Статистика Теоретические основы информатики Теория автоматического регулирования Теория вероятности Транспортное право Туроператор Уголовное право Уголовный процесс Управление современным производством Физика Физические явления Философия Холодильные установки Экология Экономика История экономики Основы экономики Экономика предприятия Экономическая история Экономическая теория Экономический анализ Развитие экономики ЕС Чрезвычайные ситуации ВКонтакте Одноклассники Мой Мир Фейсбук LiveJournal Instagram

Метод идентификации, основанный на предварительной аппроксимации импульсной переходной функции




Более эффективный метод решения задачи идентификации состоит в предварительной аппроксимации импульсной переходной функции объекта g(t) и последующем определении коэффициентов Фурье этого разложения по результатам наблюдений за входными и выходными сигналами. Аппроксимируем импульсную переходную функцию суммой (17.6), где {φk(τ)} - ортогональны. Коэффициенты разложения пока неизвестны. Минимизируем отклонение выходных сигналов объекта y(t) и модели y*(t), где y*(t)определяется из уравнения свертки

. (17.9)

Подставив в это уравнение выражение для импульсной переходной функции (17.6), имеем

(17.10)

Критерий идентификации имеет вид

. (17.11)

Отсюда

. (17.12)

Наилучший выбор имеет место при .

В итоге получим систему

(17.13)

для определения неизвестных коэффициентов разложения.

Как правило, на практике N<<m, то есть система (17.13) имеет существенно меньший порядок, чем (16.5) и хорошо обусловлена в силу гладкости системы функций {φk(τ)}. Однако проблема выбора степени Nаппроксимирующего полинома остается.





Дата добавления: 2015-02-04; просмотров: 380; Опубликованный материал нарушает авторские права? | Защита персональных данных | ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ


Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Для студента самое главное не сдать экзамен, а вовремя вспомнить про него. 10147 - | 7557 - или читать все...

Читайте также:

  1. Ans:графический метод и метод аналитических группировок
  2. B Канальцевой реабсорбции. C Инкреторной функции почек
  3. B. Искусственная вентиляция легких. Методики проведения искусственной вентиляции легких
  4. C. Метод основан на измерении изменения частоты ультразвуковой волны при отражении ее от движущихся эритроцитов
  5. Corr: 4. Que: Вторичная группировка может осуществляться: 1) мето­дом укрупнения интервалов; 2} методом долевой перегруппиров­ки
  6. End Function. Между заголовком и концом функции располагаются операторы, вычисляющие функцию
  7. I Производственный метод
  8. I. 2. 1. Марксистско-ленинская философия - методологическая основа научной психологии
  9. I. 2.4. Принципы и методы исследования современной психологии
  10. I. 3. Организационно-методические указания
  11. I. Бактериологический метод
  12. I. Бактериологический метод. Исследуемый материал: ______________________________________________


 

35.172.217.40 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.


Генерация страницы за: 0.002 сек.