рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Статистический анализ и оптимизация САР. Привод сопла ракеты носителя

Работа сделанна в 1998 году

Статистический анализ и оптимизация САР. Привод сопла ракеты носителя - Курсовая Работа, раздел Высокие технологии, - 1998 год - Московский Государственный Авиационный Институт Технический Университет Кафед...

Московский Государственный Авиационный Институт Технический университет Кафедра 704 Информационно-управляющие комплексы Курсовая работа Тема Статистический анализ САР Выполнил ст. гр. 07-403 Корнилов Д.М. Руководитель Кудряшов С. В. Москва 1998г. I. Задание Привод гибкого сопла ракеты-носителя Данные Параметры воздействий на входах системы заданы в виде корреляционных функций где 1.2 Усилительное звено Kp13 1c Параметры первой нелинейности S0.5 K12.5 K21.9 Параметры второй нелинейности S27 c Параметры третьей нелинейности S1. Промоделировать состояние системы в нелинейном виде. 2. Линеаризовать нелинейные элементы и промоделировать состояние системы в линеаризованном виде. 3. Построить эволюцию матрицы ковариаций Содержание 1. Задание 2. Теоретическая часть 2.1 Случайные процессы и их математическое описание 2.2 Прохождение стационарного процесса через линейную динамическую систему 2.3 Формирующий фильтр 2.4 Априорный статистический анализ 2.5 Статистическая линеаризация 3. Реализация 3.1 Система дифференциальных уравнений 3.2 Расчет системы в нелинейной форме 3.3 Расчет линеаризованной системы 4. Заключение 5. Список литературы I. Теоретическая часть A. Случайные процессы и их математическое описание Пусть t принадлежит T допустимому множеству.

Если t пробегает непрерывные значения на множестве T, то xt принято называть случайным процессом.

При каждом фиксированном tt возникает случайная величина xt которую принято называть значением случайного процесса.

Случайный процесс характеризуется совокупностью плотностей распределения вероятностей с возрастающей размерностью k1,2 n. Действительно величина равна вероятности того, что Поэтому чем больше n, тем более полной информацией о поведении xt в интересующем нас интервале времени мы располагаем.

Практически ограничиваются рассмотрением только одномерных и двумерных плотностей распределения либо иных характеристик случайных процессов главным образом моментов первого и второго порядков, которые определяются данными плотностями. Примером случайного процесса, полностью характеризуемого одномерной и двумерной плотностями, является марковский случайный процесс.

Зависимость между значениям xti является простейшей, так как распространяется лишь на соседние значения xti-1 и xti. Наличие подобной зависимости приводит к тому, что вероятность нахождения xti в интервале xi, xidxi в момент времени tti является условной и зависит от значения случайного процесса в предыдущий момент времени ti-1.Зависимость xti от более ранних моментов времени t1, t2, ti-2, т. е. от более глубокой предыстории процесса отсутствует.

Это означает, что для марковского процесса условная или переходная плотность Отсюда Таким образом, начальная безусловная одномерная плотность и совокупность условных переходных плотностей полностью описывают марковский случайный процесс. Абсолютно случайным процессом принято называть такой процесс, любые два значения которого суть независимые случайные величины. В этом случае плотность вероятности имеет следующий вид Случайный процесс называется стационарным, если все его плотности вероятностей не зависят от выбора начала отсчета времени, т. е. инвариантны к временному сдвигу Из этого следует, что одномерная плотность распределения стационарного процесса вообще не зависит от времени.

Гауссовский процесс -это такой случайный процесс сколь угодно мерная плотность вероятности которого гауссовская. n-размерность вектора X, Kx-матрица ковариации mx-математическое ожилание. Гауссовский случайный процесс является стационарным и марковским. К наиболее важным моментным характеристикам стационарного случайного процесса относятся математическое ожидание, дисперсия, корреляционная функция.

Математическое ожидание характеризует среднее течение процесса xt по времени. Дисперсия случайного процесса Корреляционная функция где, эта функция представляет собой среднее произведение центрированных значений случайного процесса в моменты времени t и t. Корреляционная функция характеризует степень линейной связи корреляции между значениями процесса, отстоящими друг от друга на время. При 0, корреляционная функция равна дисперсии.

Понятие корреляционной функции может быть использовано и для характеристики степени связи двух случайных процессов xt и yt. В этом случае она называется взаимной корреляционной функцией В теории автоматического управления широко используются описания случайных процессов в частотной области или, по иному, спектральное представление случайных процессов. Рассмотрим преобразование Фурье от корреляционной функции Полученная функция есть четная вещественная функция называемая спектральной плотностью стационарного случайного процесса.

Справедливо обратное Для стационарного случайного процесса t с нулевым математическим ожиданием типа белого шума, корреляционная функция имеет вид где -дельта-функция Дирака, а N -интенсивность шума. Спектральная плотность этого процесса будет что может быть принято в качестве определения белого шума. Выражение означает, что мощность парциальных составляющих случайного процесса t для любых частот одна и та же. Поэтому белый шум является наиболее интенсивным видом помехи. A.

Прохождение стационарного процесса через линейную динамическую систему

Теоретически выходной случайный процесс yt является стационарным тольк... Рассмотрим линейную динамическую систему с постоянными коэффициентами.... Прохождение стационарного процесса через линейную динамическую систему. . Однако, в инженерных приложениях мы будем считать, что переходный проц...

Формирующий фильтр

Формирующий фильтр. A. . Как было показано выше белый шум имеет постоянную спектральную плотнос... Спектральная плотность всех физически существующих стационарных случай...

Априорный статистический анализ

координат управляемого динамического объекта по известному его диффере... . -вектор белых шумов, размерности mx1. Априорный статистический анализ. Критерий вида MM DD Формулы для коэффициентов статистической линеариза...

Реализация

Реализация Для решения поставленной задачи было написано программное обеспечение с помощью среды Microsoft Visual C 4.0 для матричных операций, численных методов интегрирования.

Основная задача решается в двух программах, для расчета нелинейной системы и линеаризованной. A.

Система дифференциальных уравнений

Итак, спектральная плотность требуемого процесса имеет вид Согласно фо... Система дифференциальных уравнений. Для того чтобы ввести в систему случайные возмущения с требуемыми корр... . Его уравнение имеет вид Эти уравнения и составят систему дифференциаль...

Расчет системы в нелинейной форме

Расчет системы в нелинейной форме Для расчета данной системы в нелинейном виде была разработана соответствующая программа которая интегрировала систему уравнения методом Рунге-Кутта четвертого порядка.

Для решение дифференциального уравнения методом Рунге-Кутта необходимо знать начальные условия, то есть значения вектора состояний в нулевой момент времени, в данном случае они нулевые. После осуществления интегрирования результаты были записаны в файл, и затем построены.

Графики имеют следующий вид Рисунок 1. A.

Расчет линеаризованной системы

Расчет линеаризованной системы. Для расчета системы в линеаризованным виде по формулам, необходимо лин... Параметр входа в третью нелинейность имеется в векторе состояний. Поэт... Итак, посчитаем дисперсии от воздействий и, на входах первой и второй ... Эволюция матрицы ковариации по входным воздействиям имеет вид Рисунок ...

Заключение

Заключение Как видно из рисунков 1 и 2 статистическая линеаризация проведена правильно.

Поведение системы в нелинейной и линеаризованной форме примерно одинаково.

Из рисунков 3 и 4 следует, что дисперсии сходятся, т. е. через некоторый промежуток времени переходные процессы в системе заканчиваются и на выходе системы имеется стационарный случайный процесс.

I. Список литературы 1. Конспект лекций 2. Лебедев и др. Статистическая динамика и оптимизация управления ЛА. 3. Корн Г. и Т. Справочник по математике 4. Поляков Ю. В, Круглов И. Ю. Программирование в среде Турбо Паскаль 5.5 5. Бабак С. В Васильев В. И. и др. Основы теории многосвязных систем автоматического управления ЛА.

– Конец работы –

Используемые теги: статистический, анализ, Оптимизация, САР, вод, сопла, ракеты, носителя0.107

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Статистический анализ и оптимизация САР. Привод сопла ракеты носителя

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным для Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Еще рефераты, курсовые, дипломные работы на эту тему:

Предмет и метод статистики. Правовая статистика как часть статистической науки. Статистическое наблюдение его задачи. Формы, виды и способы статистического наблюдения
Негосударственное образовательное учреждение высшего профессионального образования... Санкт Петербургский институт внешнеэкономических связей экономики и права...

КУРСОВАЯ РАБОТА на тему Статистическая обработка выборки. Статистический анализ работы, использования подвижного состава на железнодорожном транспорте
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ... МИИТ... Институт экономики и финансов...

Статистическая обработка и статистический анализ данных
Владение методами статистики дает возможность превращать безликую и разрозненную массу числовых данных в стройную систему знаний, основываясь на… Цель курсового проекта – освоить инструменты статистики для дальнейшего… Можно выделить следующие задачи данного курсового проекта: - приобрести навыки работы с большими массивами данных и…

Эргодическая гипотеза и е значение для статистической механики Выполнил Студент 3 курса 310 группы Орлов Евгений Вадимович Проверил Санкт-Петербург 2004г. Эргодическая гипотеза от греч. ergon работа и hodos путь в статистической физике, состоит в предполо
Физические системы, для которых справедлива Э. г называются эргодическими.Точнее, в классической статистической механике равновесных систем Э. г.… Такое распределение называется микроканоническим распределением Гиббса. В… В такой форме Э. г. неверна, т. к.уравнения Гамильтона см. Механики уравнения канонические однозначно определяют…

Модернизация Алматинской ТЭЦ-2 путём изменения водно-химического режима системы подготовки подпиточной воды с целью повышения температуры сетевой воды до 140–145 С
Для организации рационального энергоснабжения особенно большое значение имеет теплофикация, являющаяся наиболее совершенным методом… Важной составной частью систем централизованного теплоснабжения являются… Строительство теплоэлектроцентралей для нужд отопления и горячего водоснабжения ведется как в районах массовой жилой…

Анализ эффективности градиентной статистической атаки на блоковые шифры
На сайте allrefs.net читайте: "Анализ эффективности градиентной статистической атаки на блоковые шифры"

Предмет и метод статистики; понятие о статистической информации; виды и способы статистических наблюдений
Предмет и метод статистики понятие о статистической информации виды и способы статистических наблюдений... Введение...

Оптимизация процесса обработки воды методом ультрафильтрации
Если при эксплуатации нанофильтрационных установок накопившиеся в процессе работы на поверхности мембран осадки (задержанные из воды загрязнения)… Ультрафильтрационные мембраны имеют размер пор от 20 до 1000 Å (или… Технология обработки воды с помощью ультрафильтрационных мембран заключается в «тупиковой» фильтрации воды через…

Лекция №1 Предмет и метод статистики; понятие о статистической информации; виды и способы статистических наблюдений
Предмет и метод статистики понятие о статистической информации виды и способы статистических наблюдений... Введение...

Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
О Т Ч Е Т... о результатах выполнения... компьютерной лабораторной работы Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel...

0.034
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • По категориям
  • По работам