Идентификация — Задачи

Еще один тип обратных задач, характерных для инженерно-физических исследований, составляют задачи, в которых требуется синтезировать оператор L с неизвестной структурой или восстановить неизвестные параметры оператора L с заданной структурой по известным правой части Q r, г) уравнения (1.1) и функциям /(г, т) или функционалам F(f) (задачи структурной и параметрической идентификации). Типичная задача параметрической идентификации — задача определения Л,(л ) и су(х) модели (1.18) по измерениям температуры t(x, т) в среде с заданной плотностью тепловыделения q(x, т) и условиями на границе а. [c.14]

В теории управления термином идентификация объединяют задачи, связанные с определением математического описания уп- [c.167]

Различают два этапа идентификации системы (процесса) [18]. Первый связан с так называемой стратегической идентификацией. Сюда относятся выбор информативных переменных, выбор структуры модели и оценка степени ее идентичности реальному физическому процессу. Второй этап обычно предусматривает оперативную, так называемую параметрическую идентификацию, в задачу которой входит оценка параметров модели. Рассмотрим эти вопросы более подробно, применительно к нестационарным процессам в ЯЭУ. [c.168]

Адаптивная идентификация. Особенность задач адаптивной идентификации в активных системах состоит в том, что АЭ и центр могут иметь разные представления о том, какую модель следует получить в результате идентификации. Так как идентификация производится на основе оценки состояний активной системы, АЭ, имея определенную свободу выбора этих состояний, может влиять на результат идентификации. Для иллюстрации сказанного рассмотрим простой пример. [c.1204]

Задачи идентификации параметров разрабатываемых математических моделей формулируются как задачи математического программирования, в которых целевая функция — оценка степени совпадения выходных параметров, получаемых с помощью испытуемой н эталонной моделей, а управляемые параметры — параметры испытуемой математической модели. [c.68]

Техническая диагностика связана с решением частных задач в различных областях научных исследований,таких как теория сигналов, механические колебания, идентификация, расчеты статистических параметров, анализ временных рядов, цифровая обработка сигналов и т.д. [c.2]

ФИЛЬТР КАЛМАНА. В последнее время значительно возрос интерес к вопросам, связанным с управлением динамическими объектами на основе информации, полученной с датчиков, измеряющих параметры состояния объекта. Калман и Бью-си создали теорию динамической фильтрации, которая позволяет решать большинство задач, составляющих общую проблему оптимального управления динамическими объектами. К таким задачам относятся оценивание состояния объектов оценивание параметров объектов, т.е. идентификация и целый ряд других задач. [c.78]

Следовательно, если найдена траектория упомянутой материальной точки, то одновременно найдена форма кривых, вдоль которых распространяются лучи света в неоднородной среде. Конечно, полная идентификация задачи о движении материальной точки и задачи о распространении света в оптически неоднородной среде требует дополнительного исследования ). [c.209]

При исследовании трансурановых элементов приходится решать три основные задачи получение данного изотопа,, выделение его из смеси или соединений с другими элементами и идентификация его заряда и массового числа. [c.414]

Третья задача исследования трансуранов — идентификация изотопа — решается сопоставлением обнаруженных для него свойств с существующими эмпирическими закономерностями их изменения в зависимости от Z и Л. К числу таких свойств относятся энергия и период а- и р-распадов, период полураспада спонтанного деления и др. (см. 50). Для этой же цели могут служить сведения о процессе накопления изотопов в реакциях типа (47. 1) в зависимости от времени облучения и о выходе данного изотопа в зависимости от энергии бомбардирующей частицы, а также методы непосредственного масс-спектроскопического анализа. [c.415]

Кодирование проектант должен осуществить на основе решения задачи идентификации объекта проектирования. [c.156]

Создание квантовой механики сразу показало недостаточность локального приближения к описанию микроскопического мира. Отсюда сразу появились необходимость нового подхода к описанию движения, к определению элементарного объекта и т.д. Выявились совершенно необычные свойства новых объектов исследования, например отсутствие их индивидуальной идентификации, причем не в смысле отсутствия технических возможностей идентификации, а в принципе. Со всеми задачами описания квантовая механика успешно справилась. Каких-либо концептуальных трудностей в рамках локального приближения не возникало вне пределов соотношений неопределенности, хотя и было много дискуссий о причинности, детерминизме и т. д. Принципиальная концептуальная трудность возникла в связи с квантовыми корреляциями. Эта трудность подробно рассмотрена в предшествующих параграфах. Неизвестна природа этой корреляции. Она противоречит здравому смыслу, выработанному в рамках локального приближения. Но оставаясь в рамках локального приближения, нельзя в принципе согласовать эту корреляцию со здравым СМЫСЛОМ. Таково содержание возникшей принципиальной концептуальной трудности. [c.433]

Анализ и синтез объекта прогноза заключается в отыскании способов адекватного описания объекта прогноза и представления его в виде модели, наиболее соответствующей требованиям задачи прогнозирования. При этом определяются а) морфология и аксиология объекта, б) пространство состояний объекта прогнозирования и структуризация этого пространства, в) основные и второстепенные признаки и их идентификация, г) взаимовлияние признаков, д) граничные состояния признаков и способы их идентификаций. [c.5]

Известно, что одна из замечательных особенностей волокнистой композиционной структуры состоит в возможности укладки в них волокон в соответствии с действующими на деталь нагрузками. Множество отдельных взаимно пересекающихся слоев образуют материал с определенными характеристиками. Каждый из этих слоев имеет свои свойства и характеристики и поэтому должен быть идентифицирован специальными количественными или цифровыми показателями. Из просмотра литературы по волокнистым композиционным материалам становится ясным, что задача идентификации отдельных слоев решалась многими авторами, некоторые проводили идентификацию подробным описанием слоя, что довольно громоздко другие давали краткое описание, которое можно было толковать по-разному. [c.496]

При решении задач с применением ИПИ-технологий необходимо в целях перехода на международные решения по идентификации изделий, продукции и услуг учесть работы по адаптации Федеральной системы каталогизации продукции для федеральных государственных нужд с международной системой по кодификации (системой кодификации НАТО) и перспективой интеграции ее с системой ЕАМ. [c.20]

Выбор критериев отказа является не менее важной задачей, чем выбор собственно ПН. Эти критерии должны иметь простой и понятный физический смысл, а идентификация состояния отказа и восстановления объекта энергетики на практике должна осуществляться быстро и доступными техническими средствами. [c.78]

Основными задачами здесь являются моделирование процесса смены состояний и процедура идентификации состояний. Именно эти вопросы и будут рассмотрены далее. [c.278]

Формулы (2) и (3) определены структурой решения дифференциального уравнения и справедливы для любых моментов времени а при частных, легко реализуемых аппаратно условиях У/г = 0 и У = 0 позволяют вычислять динамические характеристики только через две фазовые переменные, что существенно упрощает задачу идентификации [c.9]

Эффективность того или иного способа идентификации объектов исследования определяется границами его применимости, классом моделируемых объектов, числом фазовых переменных и областями их изменений, гарантией единственности решения задачи идентификации. [c.51]

Рассматривается вопрос оценки параметров уравнений движения механических систем, т. е. решение задачи идентификации в условиях наиболее чистого (модельного) эксперимента. Оценка производится с помощью процедур метода динамических испытаний. [c.181]

Разновидностью задачи синтеза механизма является задача параметрической идентификации модели по заданным экспериментальным данным. При параметрической идентификации в качестве минимизирующей функции рассматривается мера расхождения между расчетными данными и экспериментальными при заданной модели с варьируемыми параметрами. Эта мера расхождения зависит от алгоритмов обработки данных Ц—4]. [c.139]

После выбора модели (уравнения (5)—(10)) и алгоритма решения этих уравнений решалась непосредственно задача параметрической идентификации, поставленная так. [c.69]

В качестве сравниваемых были выбраны две силовые характеристики давления (t) и (t) в полостях гидроцилиндра — и одна кинематическая — скорость х t) захвата. На рис, 2, 3 кривые 1 соответствуют экспериментальным характеристикам, кривые 2, 3 получены на модели. Здесь отметим важную предпосылку при решении задачи идентификации считается, что полученные экспериментальные данные зарегистрированы с требуемой точностью. [c.69]

Естественно, что точное решение задачи заключается в достижении абсолютного минимума Ф4 (а), что практически неосуществимо. При решении задачи параметрической идентификации, с учетом принятого равноправия всех рассматриваемых критериев близости, была поставлена задача найти такую область (а) [6], чтобы для любого вектора а g Og (а) выполнялось равенство [c.71]

Задача отыскания областей Oj (а) и (а) решалась проведением математических экспериментов на ЭВМ методом ПЛП-поиска [5]. По результатам экспериментов рассчитывались исходные значения параметров системы (5)—(10) и назначались диапазоны изменения параметров. Параметры следующие жесткости системы j и Са, коэффициенты демпфирования и линейные и квадратичные потери в гидросистеме pj и сра, площадь проходного сечения щели золотника /о. На первом этапе идентификации параметры и /3, априори наиболее сильно влияющие на характер движения руки робота, приняты постоянными. В табл. 1 приведены первоначальные диапазоны изменения параметров относительно исходных значений [c.71]

Динамика механизма во время технологического цикла исследуется на математической модели в виде системы дифференциальных уравнений. При этом сначала решается задача идентификации, когда путем сравнения с имеюш имися экспериментальными данными определяют область изменения коэффициентов модели, в которой она отражает работу механизма с требуемой для диагностирования точностью и подробностью. Затем на модели проводится исследование работы механизма в расширенной по сравнению с экспериментом области вариации параметров при отклонении размеров некоторых деталей, в разных режимах работы [c.98]

Исследования по идентификации и вибродиагностике механических систем стимулируются непрерывно возрастающими потребностями инженерной практики, в частности решением задач построения автоматизированных систем контроля качества продукции приборо- и машиностроения на стадиях изготовления и эксплуатации. [c.131]

Таким образом, процедура идентификации параметров ФДМ — эффективное средство первичной обработки экспериментальной информации на базе современной микропроцессорной техники. Использование ФДМ в задаче оценивания параметров механических связей в условиях ограниченного наблюдения, нестационар-ности и наличия коррелированного шума позволяет выделить полезную информацию о динамических свойствах МС и представить ее в форме, удобной для дальнейшего использования в процедурах идентификации и вибродиагностики. [c.136]

Глухарев К. К., Фролов К. В. Метод динамических испытаний. Обратная задача динамики и идентификация систем. — В кн. Тр. VII Междунар. конф. по нелинейным колебаниям. Берлин АН ГДР, 1977. [c.137]

Анализ требует однозначной идентификации мод — задача, усложненная их большим числом. Представление о ее сложности можно получить, сопоставив число (10 ) возможных мод волн давления Солнца с числом (г бОО) линий, присутствующих в весьма сложном оптическом спектре дугового разряда в парах железа. ПравдЗу первичный анализ упрощается благодаря тому, что каждое радиальное собственное число имеет характерное отображение на плоскости к—со (рис. 6), а азимутальным собственным числом и влиянием вращения определяется тонкая структура в пределах каждой радиальной моды. [c.222]

Послс обоснования исходной геофильтрационной схемы потока подземных вод проводится решение математической задачи идентификации — обратной задачи моделирования [2, 16, 30]. [c.319]

Весьма серьезным недостатком является чувствительность к разнообразным помехам, в том числе электромагнитным, радиовибрационным, климатическим, акустическим и прочим. Статистика показывает, что при АЭ-контроле промышленных объектов более 90% зарегистрированных сигналов относится к акустическим помехам. Поэтому, как никакой другой, АЭ-метод требует тщательной методической обработки для получения положительных результатов. При этом остается актуальным идентификация дефекта по характеристикам акустических сигналов. Обычно эта задача решается с использованием отбраковки акустических помех по признаку сигнал/помеха , получаемому после цифровой обработки формы импульса, излученного источниками-дефектами, и акустических помех. [c.263]

МЕТОД ГРУППОВОГО УЧЕТА АРГУМЕНТОВ (МГУА) - метод прямого моделирования сложных систем по экспериментальным данным, основанным на использовании принципа эвристической самоорганизации. Согласно этому методу, модели математической оптимальной сложности соответствует минимум некоторого критерия (критерия селекции). Самоорганизация моделей состоит в постепенном их усложнении и переборе до нахо>кцения минимума этого критерия. В качестве критериев селекции (отбора) используются различные эвристические критерии. Вид критерия селекции выбирается в зависимости от назначения модели и характера решаемой задачи идентификация, прогнозирование, распознавание. При постепенном повышении сложности модели указаннь(8 критерии проходят через минимальные значения. В [Процессе синтеза модели с помощью ЭВМ машина находит глобальный минимум и тем самым указывает модель оптимальной сложности. Для сохранения объема перебора модели их постепенное усложнение в алгоритмах МГУА осуществляется по правилам многорядной селекции. При этом переменные в каждом ряду как исходные, так и промежуточные группируются попарно, в процессе получения полного математического описания (модели) (р = /(j ,X2,...,J ) заменяется вычислением так называемого частного описания вида [c.35]

ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ (ЭС) - класс систем искусственного интеллекта,способных получать, накапливать, коррелировать знания из некоторой предметной области,представляемые в основном экспертами, выводитьновые знания, решить на основе этих знаний практические задачи и объяснять ход решения. С помощью ЭС решаются задачи, относящиеся к классу неформализованных, слабо структурированных задач. Алгоритмические решения таких задач или не существуют в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний о них,или же такие решения неприемлемы на практике в силу сложности разрешающих алгоритмов. Различные ЭС, реализованные обычно в виде систем математического обеспечения ЭВМ, ориентированы на задачи идентификации, интерпретации, распознавания, классификации, прогнозирования, диагностики, проектирования, планирования, контроля и предупре>кцения о возникновении нештатных ситуаций, тестирования, отладки, ремонта, обучения, управления. [c.91]

Задача синтеза объекта проектирова шя заключается в определении взаимосвязи компонентов системы, идентификации этих компонентов и определении значений их конструктивных параметров. [c.15]

Единый код отсутствует. Задача по идентификации работ в рамках автоматизированных систем ТОиР довольно затруднительна. Учитывая то, что ГОСТ 18675-79 не содержит требований к организации базы данных и к структуре документа, велика вероятность того, что разработчики программного обеспечения ТОиР пойдут каждый своим путем. [c.33]

Решеиие этой системы позволяет вычислить значения неизвестных X, а, й2,. .., а,г в момент измерения, т. е. в каждом цикле наблюдений решается задача идентификации статической функции преобразования средства измерений. [c.114]

Определение динамических характеристик механических систем. Задачи акустической диагностики этого класса заключаются в нахождении на основе анализа акустических сигналов динамических характеристик элементов механических систем, в частности машинных и присоединенных конструкций, или характеристик их шумового или вибрационного ноля. Одна задача этого класса рассматривается в главе 3 соотношения (3.31) и (3.36) представляют собой уравнения относительно неизвестной импульсной переходной функции или частотной характеристики линейной системы. Отметим такнсе задачи, состоящие в определении на основе спектрально-корреляционного анализа вибрационных сигналов затухания в сложных инженерных конструкциях, коэффициентов отражения волн от препятствий, характеристик звукового излучения и др. [242]. Мы не будем подробно останавливаться на задачах этого класса. Многие из них непосредственно примыкают к задачам идентификации динамических систем и получили достаточное освеш,ение в литературе [103, 242, 257, 336]. [c.19]

Сначала проведено экспериментальное изучение основных характеристик и показателей работы робота, выделены змеханизмы, имеющие худшие характеристики (в нашем случае — механизм поворота руки робота), определены данные для составления математической модели [1, 2]. Затем разрабатывалась математическая модель механизма поворота руки и проводилась идентификация этой модели но результатам экспериментальных исследований [3]. При изучении математической модели ставилась задача определить влияние параметров механизма и системы управления на качество работы робота, которое оценивалось по коэффициенту Ка, зависящему от точности работы п быстродействия робота. Эти параметры тесно связаны между собой. Точность позиционирования нельзя определять после полного успокоения колебаний руки, так как в этом случае параметри, характеризующие быстродействие робота, будут сильно зацяжопы, а, следовательно, производительность данного технологического оборудования снизится. [c.55]

Поскольку при решении рассмотренной задачи с помощью трехэтанного метода наименьших квадратов отсутствует этап обучения, являюш ийся отличительной особенностью диагностического подхода, эту задачу правильнее будет отнести к задаче идентификации. [c.135]

Прецизионная роторная система (ПРС), составной частью которой является HKG, — типичный и широко распространенный объект ответственного назначения. Его основным элементом является быстровращающийся сбалансированный жесткий ротор, установленный в шарикоподшипниковых опорах и герметизированном корпусе. Качество сборки определяется пространственной изотропией жесткостей с у). Последние при размеш ении объекта в ориентированном вибрационном поле начинают коррелировать с информативными резонансными частотами (ш , <о ) и добротностью ф. Оценка технического состояния реализуется на дихотомическом уровне ( годен—негоден ) по измеренному значению информативной частоты и добротности. Задача в цепом осложняется нелинейностью системы на основном резонансе, зашумленностью и недоступностью для непосредственного измерения (наблюдения) всех компонент вектора фазовых координат. Для решения задачи оценивания уиругодиссинативных связей ПРС достаточно эффективным оказался метод тестовой вибродиагностики, предложенный в [3] и основанный на комбинации методов идентификации и диагностического подхода. В качестве экспериментальной информации используются отклонения от номинальных значений параметров введением в рассмотрение функциональной модели. На этапе обучения составляется математическая модель (ММ), идентифицируется, одновременно предлагается функциональная модель (ФМ). В качестве функциональной модели используется линейный цифровой фильтр с предварительным нелинейным безынерционным коэффициентом (модель Гаммерштейна). Уравнения связи записываются так, что они разрешены непосредственно относительно контролируемых параметров — коэффициентов математической мо- [c.138]

Постановка задачи такова по измеренным значениям смещения спектра собственных частот найти смещение упругодиссипативных параметров. В качестве предварительных этапов предусматривается решение задачи о собственных значениях и задачи идентификации. Вводится матрица чувствительности и линейная связь между частотным и параметрическим возмущением. Далее решается вариационная задача оптимизации скалярного функционала качества. В результате получено векторно-матричное алгебраическое уравнение, в котором с целью сжатия информации используются матрицы Грама. Имея в распоряжении экспериментальные данные о смещении частот, можно вычислить параметрические возмущения. Аналогичная процедура оценки параметрических возмущений может быть построена по измеренному смещению фазы механического импеданса [5]. [c.139]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...