7 зертханалық жұмыс бойынша есеп беру пәні: Басқару объектілерін модельдеу және идентификациялау Тақырыбы: «Сызықты динамикалық объекттерді параметрлік идентификациялау»
ЗЕРТХАНАЛЫҚ ЖҰМЫСҚА БЕРІЛГЕН ТАПСЫРМА МАЗМҰНЫ МЕН ОРЫНДАЛУ БАРЫСЫ
жүктеу/скачать 472,4 Kb.
|
пример 5ЛР 2024
- Бұл бет үшін навигация:
- Теориялық мәлімет. Динамикалық объектілерді параметрлік идентификациялау.
| ЗЕРТХАНАЛЫҚ ЖҰМЫСҚА БЕРІЛГЕН ТАПСЫРМА МАЗМҰНЫ МЕН ОРЫНДАЛУ БАРЫСЫ
Зертханалық жұмысқа тапсырма: - сызықты динамикалық объектілерді параметрлік идентификациялау әдістерімен танысу; - орта квадратты критерийді минимумдау процедурасын оқу; - объектіде тәжірибелерді орындау: объект кірісіне берілген кіріс сигналын беріп, шығыс сигналдың сандық мәндерін тіркеңіз; - қисықтарды қиыстыруCurve Fitting Toolbox пакетін қолданып, шығыс сигналды таңдалынған теңдеулермен жуықтаңыз (аппроксимациялаңыз); - объектініңсызықты динамикалық моделінің құрылымын таңдаңыз; - таңдалынған құрылым үшін сәйкессіздік функционалының түрін жазыңыз; - тәжірибелер нәтижелерін қолданып осы функционалды минимумдау есебін шешіңіз; модель параметрлерін анықтаңыз; -құрастырылған моделдің дәлдігін бағалаңыз 7.1 кесте – Кіріс сигналдар мен модельдердің құрылымдық параметрлер
Теориялық мәлімет. Динамикалық объектілерді параметрлік идентификациялау. Бірөлшемді жағдайда кіріс x = x(t)және шығыс y = y(t)айнымалылар арасындағы байланыс қарапайым дифференциалдық теңдеуімен сипатталады: (7.1) бастапқы , i = 0,1,…, n-1 шарттарымен бірге. Ашық түрде (7.1) былайша жазылады: Модель (p+l+1) параметрлерімен анықталады, оларды c= (a0,…,ap-1,b0,…,bl) вектор түрінде көрсетеміз. Идентификациялау процедурасын құру үшін бастапқы ақпарат болып идентификацияланатын моделдің (7.1) түрі және аралығындағы (7.2) бақылаулар болып табылады. Сәйкессіздік функционал келесідей құрастырылады: (7.1) теңдеуге объектінің бақылауларын - xэ(t), yэ(t) функциялары мен олардың туындыларын қойғанда, теңдеудің оң және сол жақ бөліктерінің айырмашылығының орта квадраты ретінде: (7.3) Зертханалық жұмыста кіріс сигналы уақыттан тәуелді функция ретінде берілген. Шығыс сигналдың мәндері тәжірибе барысында мәліметтер массиві ретінде алынады. Сондықтан, біріншіден шығудығы сигналды белгілі дәрежелі полиноммен жуықта (аппроксимациялау) керек. Функцияны аппрокимациялау қисықтарды қиыстырып келтіру Matlab жүйенің Curve Fitting Toolbox пакеті көмегімен орындалады (7.3 б.). Шығудағы сигналдың аналитикалық өрнегін анықтағаннан кейін сәйкессіздік функционалды минимумдау есебі шешіледі: Функционалдың минимумын қанағаттандыратын параметрлер мәндері модельдің ізделінетін параметрлері болып табылады. Минимумды табу есебі әдеттегі минимумды іздеу әдісімен шешіледі – (7.3) функционалдың барлық белгісіз параметрлері бойынша туындыларын нөлге теңестіру жолымен. Нәтижесінде сызықты теңдеулер жүйесін аламыз; осы жүйенің шешімі минимумдау есебінің шешімі болады. Алынған жүйені стандартты есептеу әдістерімен шешуге болады. жүктеу/скачать 472,4 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|