Сигналы стохастические

Случайным (иногда — стохастическим или вероятностным) процессом называют физический процесс, который характеризуется изменяющейся во времени случайной величиной. Для различных наблюдений над случайным процессом, производимых при одинаковых условиях опыта, получают случайные сигналы выходной величины процесса, которые в каждом отдельном случае не могут быть предопределены. Для случайного процесса могут быть определены лишь функции распределения вероятно.сти значений х ых(() в различные моменты времени. Случайный процесс может быть стационарным и нестационарным, В последнем случае вероятностные характеристики процесса являются функцией времени. [c.746]

Прежде всего рассмотрим, какие сигналы подлежат анализу при динамических измерениях. В общем случае здесь используются детерминированные и случайные (стохастические) модели сигналов, хотя реально они смещанные. [c.88]

Нагрузочные режимы ЯР, преобразованные в абстрактную форму, перед использованием в моделях на уровнях 8 п 9 могут также подвергаться различной обработке, в частности, редукции РЕД. Если используются стохастические цифровые имитационные модели СЦМ (уровень 8), то после редукции выходные сигналы представляются в виде стохастических характеристик и соответству- [c.90]

Подход, изложенный выше, может быть применен к оценке источника АЭ на основе любого параметра стохастического характера, для которого известны распределения на различных стадиях активности. Прежде всего, к таким параметрам могут быть отнесены амплитуда и энергия сигналов АЭ, а также временные интервалы между импульсами. Возможно проведение оценки по нескольким критериям с организацией дополнительной процедуры совпадения решений. [c.209]

Значительная часть книги посвящена описанию управляющих алгоритмов с параметрической оптимизацией, с компенсацией нулей и полюсов и конечным временем установления переходных процессов, синтез которых осуществляется в рамках классических методов, а также алгоритмов управления по состоянию и алгоритмов с минимальной дисперсией, полученных с помощью современных методов, основанных на представлении систем в пространстве состояний и использующих параметрические стохастические модели сигналов и объектов управления. С целью демонстрации свойств различных алгоритмов в цепях прямых и обратных связей замкнутых контуров управления проводилось их математическое моделирование на универсальных ЭВМ. Кроме того, многие алгоритмы были реализованы на управляющих ЭВМ, оснащенных пакетами прикладных программ. Работоспособность этих алгоритмов оценивалась по результатам практических экспериментов, в которых к управляющим ЭВМ подключались аналоговые модели, а также тестовые и реальные технологические объекты. [c.9]

В этом разделе приводится ряд уравнений, описывающих случайные сигналы, которые далее будут использованы при синтезе стохастических регуляторов и фильтров переменных состояния. За недостатком места мы не имеем возможности представить подробные доказательства и выкладки, ввиду чего читатель отсылается к специальным публикациям, в том числе по теории непрерывных случайных процессов [12.6—12.8] и по теории дискретных случайных процессов [12.9], [12.10], [12.4], [3.13]. [c.241]

В этом разделе рассматриваются алгоритмы управления с подстройкой параметров, основанные на принципе стохастической эквивалентности и не нуждающиеся для сходимости во внешних возмущающих воздействиях. На основании изложенного в предыдущих главах, помимо алгоритмов оценивания и управления в систему необходимо включать дополнительные алгоритмы для оценивания постоянной составляющей сигналов и компенсации смещения. Таким образом, регуляторы с подстройкой параметров, использующие принцип стохастической эквивалентности, состоят (на данном этапе) из следующих алгоритмов [c.401]

Основой расчета для оценки состояния конструкции является наличие стохастической связи между изменением ширины раскрытия трещины и изменением напряженного состояния конструкций. Такая связь подтверждается достаточным количеством исследований. В результате расчета нужно оценить, является ли измеренное значение максимальной ширины раскрытия трещин сигналом о снижении несущей способности конструкции, или это одно из вероятных значений не связанных с этой первопричиной. Для этой цели предлагается использовать неравенство Чебышева. Это неравенство позволяет оценить верхнюю границу вероятности отклонения Р случайной величины X от своего математического ожидания МХ на заданную величину е [29] Р = ( Х — МХ > е) < < ВХ/г . При этом не накладывается никаких ограничений на закон распределения случайной величины, кроме конечности математического ожидания и дисперсии ВХ. [c.182]

Ж е л е 3 н о в Н. А. Принцип дискретизации стохастических сигналов с неограниченным спектром и некоторые результаты теории импульсной передачи сообщений.— Радиотехника и электротехника , 1958, № 1. [c.440]

Стохастическое возмущающее воздействие. Если на вход передающего звена подается стохастический сигнал, то на выходе из этого звена мы также имеем сигнал стохастического характера. Однако между этими сигналами имеется функциональная связь, определяемая динамическими свойствами звена. Располагая входными и выходными стохастическими сигналами некоторой системы, можно определить частотную характеристику этой системы с помощью измерения спектральной плотности. Преимущество этого способа заключается в том, что во многих случаях сигналы, возникающие при работе станка (силы резания), оказываются достаточными, чтобы произвести частотный анализ, так что исследования можно производить при работающем станке. Кроме того, вполне достаточно снимать сигналы в течение 10—15 с, чтобы записать всю информацию для частотного анализа на магнитную ленту. За это короткое время изменениями в системе можно пренебречь изменения происходят из-за перемещения масс вследствие движения подачи. [c.20]

Для получения стохастических сигналов имеются три метода, которые могут использоваться также в совокупности друг с другом. [c.21]

Схема регистрации сигналов при стохастическом возмущении по первому методу (см. табл. 1) дана на рис. 19, а. Возмущающее воздействие возникает при фрезеровании специальной детали 1 фрезой 2 смещение шпинделя относительно стола 3 измеряется сейсмическими датчиками 4, а сила резания — динамометром 5. С помощью многоканального магнитофона 8 регистрируются составляющие силы резания Ру и Рх, составляющие пе- [c.21]

Рис. 19. Схема регистрации сигналов при стохастическом возмущении

Анализ существующих схем ВАРУ показывает применимость их для сокращения динамического диапазона лидарных эхо-сигналов. Однако стохастическая природа лидарных эхо-сигналов [c.62]

В [60] описывается экспертная система, предназначенная для разработки и внедрения в промышленность систем стохастического управления и обработки сигналов. Система со- [c.101]

Причем легко может быть осуществлен переход между моделями во временной области, в пространстве состояний и в частотной области. Выбор описания системы включает в себя определение детерминированных и стохастических входных и выходных сигналов, непрерывных и дискретных передаточных матриц, непрерывных и дискретных моделей в пространстве состояний, матричных дробей. Для преобразования моделей систем и процедур проектирования регуляторов обычно используют численные методы, обеспечивающие эффективное и точное решение сложных задач. [c.152]

При полной адэкватности математической модели и объекта и отсутствии помех процесс управления мог бы быть на этом закончен. В действительности это вряд ли возможно, так как существование нелинейных искажений в вибросистеме, погрешностей измерений и шумов приборов всегда приводит к существенным различиям спектральных характеристик выхода, измеренных после генерирования сигналов по нулевому приближению, от заданных. Для более точной настройки на требуемый режим следует воспользоваться итерационными процедурами, сходящимися к заданным значениям оценок спектральных плотностей при наличии случайных возмущений и нелинейных искажений. Такими свойствами обладают процедуры стохастической аппроксимации [15]. Оценки собственных и взаимных спектров можно представить [c.469]

Сравнение выходных параметров с соответствующими диагностическими сигналами позволяет оценивать влияние тепловых полей и уста-наапивать зависимость (детерминированную или стохастическую) между ними. Задачи диагностирования машины переплетаются с задачами, возникающими при ее испытании, однако, применение методов диагностирования позволяет сделать испытания машины более информативными и эффективными. [c.199]

При анализе воздействия на ИПТ входных сигналов (основного и помехосоздающих) предполагалось, что закономерности изменения их от времени заранее определены, т.е. эти воздействия являются детерминированными. Более точно, все входные сигналы в реальных условиях нежестко заданные, и их следует считать случайными функциями времени. Типичный пример — изменение температуры и скорости движения потока газа или жидкости при турбулентном нестационарном режиме его течения. При турбулентном движении скорость и температура в выбранной точке потока неупорядоченно изменяют -я, пульсируют около некоторых средних значений. Эти пульсации наб да.ются и в случае, когда средние скорость и температура потока по стоянны во времени, г.е. течение является стационарным и изотермическим. Для турбулентного потока понятие его истинной температуры тер,чет свою ценность, и при ее количественном определении используют вероятностные характеристики, применяемые в теории случайных (стохастических) процессов. [c.73]

При сканировании узких диаграмм приемопередатчиков процесс вхождения в связь, т. е. точное нацеливание диаграмм друг на друга и взаимное обнаружение сигналов может трактоваться как марковский стохастический процесс 186, 103J. Такой подход обусловлен тем, что событие вхождения в связь зааисит ог вероятности ориентирования диаграмм двух объектов в требуемом направлении 1 нацелнвание). и от вероятности взаимного обнаружения сигналов в шумах, когда диаграммы совладают. Следовательно, время вхождения в связь есгь случайная величина, обладающая математическим ожиданием, дисперсией [c.165]

Поскольку при проектировании систем управления почти всегда следует учитывать изменения параметров объекта, в гл. 10 исследуется чувствительность различных алгоритмов управления и даются рекомендации для ее уменьшения. В гл. 11 проведено подробное сравнение наиболее важных алгоритмов управления для детерминированных сигналов. Оцениваются расположение полюсов и нулей замкнутых систем, качество процессов и затраты на управление. Исследование свойств алгоритмов завершается приведением рекомендаций по их использованию. После краткого описания математических моделей дискретных стохастических сигналов (гл. 12) в гл. 13 рассмотрены среди прочего вопросы выбора оптимальных параметров параметрически оптимизируемых алгоритмов управления при наличии стохастических возмущающих сигналов. Регуляторы с минимальной дисперсией, синтезируемые на основе параметрических моделей объектов и сигналов, выводятся и анализируются в гл. 14. Для применения в адаптивных системах управления предложены модифицированные регуляторы с минимальной дисперсией. В гл. 15 описаны регуляторы состояния для стохастических воздействий и приведены иллюстративные понятия оценки состояний. На нескольких примерах показана методика синтеза связных систем-. каскадных систем управления (гл. 16) и систем управления с прямой связью (гл. 17). Различные методы синтеза алгоритмов управления с прямой связью, например основанные на параметрической оптимизации или принципе минимальной дисперсии, допол- няют описанные ранее методы синтеза алгоритмов управления с об- Оратной связью. [c.17]

Все перечисленные характеристики, рассчитанные при двух различных тактах квантования, помещены в колонках, озаглавленных Se, стох. min . Аналогичные характеристики, полученные для оптимизированного регулятора с детерминированным ступенчатым входным сигналом, помещены в колонках, обозначенных Se, дет. -> min . Анализ таблицы показывает, что для алгоритма управления типа ЗПР-З при оптимизации с учетом случайных возмущений параметры qo и К имеют меньшие значения, а параметр d — большее (исключение составляет лишь регулятор объекта II при То=4 с), нежели при оптимизации по отношению к ступенчатому входному воздействию. Постоянная интегрирования во всех случаях близка к нулю ввиду отсутствия постоянного возмущения, поскольку E v(k) =0. Судя по снижению показателя S , в среднем интенсивность управления несколько снижается. Соответственно улучшается качество управления, что подтверждается уменьшением показателя х. Более низкое качество и повышенная интенсивность управления, свойственные регуляторам, оптимизированным по отношению к ступенчатому воздействию, свидетельствуют о том что случайные шумы возбуждают собственные движения замкну того контура управления. Значения спектральной плотности случай ного возмущения п (к) в области высоких частот достаточно велики и этим объясняется то, что показатель v. для стохастически оптими зированных регуляторов лишь немногим меньше единицы. Поэтому средняя величина отклонения выходного сигнала за счет введения регулятора снижается незначительно эта особенность проявляется наиболее отчетливо для объекта II. При меньшем такте квантования То—4 с качество управления объектом III значительно выше, чем при То=8 с. Для объекта II данный показатель в обоих случаях примерно одинаков. В регуляторе ЗПР-2 оптимизировались два параметра — qi и qa, в то время как qo задавался равным начальному значению выходного сигнала и(0). Для объекта II величина данного параметра была чрезмерно завышена, что сказалось на качестве управления, которое хуже, чем при использовании регулятора ЗПР-З. В случае объекта III при обоих тактах квантования [c.249]

В дальнейшем будем полагать, что порядки т и d точно известны, коэффициент значимости оценки 1=1, а задающая переменная ш(к) (детерминированная или стохастическая) является сигналом возбуждения, описываемым функцией порядка п т. Поскольку задающая переменная у(к) может рассматриваться как возмущение, действующее на объект управления извне относительно измерений и (к) и у (к), то второе условие идентифицируемости в этом случае нарушается (см. разд. 24.2). Однако при правильном использовании методов оценивания, например РОМНК, РММП или РМНК. оценки параметров при к с сходятся к истинным значениям [c.405]

Как и в общей теории регулирования, в теории оптимально управляемых процессов большое место занимают проблемы управления системами, работающими в случайных обстоятельствах. Общая теория стохастических регулируемых систем имеет богатую историю и включает в себя такие, ставшие классическими, разделы науки, как математическую теорию информации, теорию оптимального преобразования случайных сигналов (в том числе теорию фильтрации шумов и теорию прогнозирования) и т. д. Однако вопросы, относящиеся к этим разделам теории регулирования, остаются вне рамок настоящего очерка. Подробный обзор соответствующих результатов читатель может найти в сборнике Техническая кибернетика в СССР за 50 лет . Здесь мы ограничимся обсуждением сравнительно узкого круга проблем, связанных с управлением стохастическими системами при условиях экстремума заданных функционалов на случайных движениях. А именно, здесь будут обсуждены такие задачи и относящиеся к ним результаты, которые сформулировались как следствие обобщения аналогичных задач об оптимальном управлении детерминированными системами. Некоторые из таких задач, связанных с обобщением на стохастический случай проблемы аналитического конструирования регуляторов, уже упоминались выше (см. 14, стр. 207). Теперь будут обсуждены некоторые общие схемы, в которые укладываются рассматриваемые стохастические задачи об оптимальном управлении. [c.228]

Сейчас построена, в основном, подтверждаемая экспериментом теория перехода от детерминированного поведения к стохастическому для самых разнообразных динамических систем (гидродинамических течений, радиотехнических генераторов случайных сигналов, автока-талитических химических реакций и др.). [c.15]

В экспериментах с ЛОВ изменялись параметры замедляющей системы, электронного пучка, питания и т. д. и было обнаружено, что характер переходов по пути к хаотической модуляции качественно не меняется и в различных вариантах эксперимента определяется лишь параметром. Такое подобие говорит о том, что флуктуации (в частности, шумы электронного пучка) непринципиальны для возникновения стохастического режима в ЛОВ. Режим стохастических автоколебании удавалось разрушить с помощью синхронизирующего внешнего сигнала [26]. Наиболее эффективно такая синхронизация происходила, если периодическое воздействие подавалось на частотах, соответствующих левым сателлитам в спектре предтурбулентного режима. Наблюдался и обратный процесс — при воздействии периодическим сигналом на ЛОВ в предтурбулентном режиме дискретный спектр, соответствующий периодической модуляции при достаточно больших расстройках между частотой подаваемого сигнала и частотой сателлита сменялся сплошным спектром. Все эти изменения происходили при одном и том же токе пучка (т. е. при одних и тех же флуктуациях в электронном потоке), что также свидетельствует в пользу динамического происхождения наблюдаемого стохастического режима. [c.505]

Список полезных индикаторов, которые Вы можете использовать для определения точек входа, очень велик, и все время появляются новые индикаторы. Об гчно у каждого тnейдера есть несколько любимых индикаторов, которыми он пользуется. Со временем этот список может меняться, но в любом случае он не б 1вает очень большим. Многие индикаторы дают практически одинаковые сигналы, поэтому из группы таких индикаторов достаточно использовать один. М 1 рекомендуем на перв гх порах использовать торговые системы, основанные на комбинациях скользящих средних, К81 и стохастическом осцилляторе. Они хорошо зарекомендовали себя на всех рынках в течение долгого времени. И только по мере накопления опыта переходить к другим индикаторам. [c.1231]

Особенность метода АЭ, ограничивающая его применение, связана в ряде случаев с трудностью вьщеления сигналов АЭ из помех. Это объясняется тем, что сигналы АЭ являются шумоподобными, поскольку АЭ - есть стохастический импульсный процесс. Поэтому, когда сигналы АЭ малы по амплитуде, вьщеление полезного сигнала из помех представляет собой довольно сложную задачу. [c.127]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...