Пред.
След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
§ 106. Преобразования случайных функций, приводимые к линейнымТеория линейных преобразований случайных функций применима не только к линейным системам, но и к некоторым классам нелинейных систем. К таким нелинейным преобразованиям случайных функций, которые приводятся к линейным, относятся все преобразования вида
где
так как при помощи формулы (106.2) преобразование (106.1) приводится к общему виду линейного преобразования векторной случайной функции (89.1):
На основании общих формул (89.2), (89.4) и (89.5) математическое ожидание, корреляционная функция и момент второго порядка случайной функции
Представив векторную случайную функцию
получим соответствующее каноническое разложение случайной функции К:
координатные функции которого, согласно (89.7), определятся формулой
Совершенно так же, выразив векторную случайную функцию
получим, согласно общей теории § 89, соответствующее интегральное каноническое представление случайной функции
координатные функции которого в соответствии с общей формулой (89.10) определятся формулой
Таким образом, для определения математического ожидания и корреляционной функции случайной функции У остается выразить математическое ожидание и корреляционную функцию векторной случайной функции
Для определения момента второго порядка и корреляционной функции векторной случайной функции
Корреляционная функция векторной случайной функции
Изложенное показывает, что для нахождения математического ожидания и корреляционной функции случайной функции У, определяемой в результате нелинейного преобразования (106.1) случайной функции X, необходимо и достаточно знать На основании замечания, сделанного в §§ 88 и 89, формулы, аналогичные (106.6), связывают и моменты высших порядков случайных функций Нелинейные операторы вида (106.1) образуют весьма широкий класс операторов, который определяется всеми возможными значениями целых положительных чисел Если операторы
то преобразование (106.1) принимает вид:
Формулы (106.4), (106.5) и (106.6) принимают вид:
Формула (106.9) для координатных функций принимает вид:
Аналогичный вид будет иметь формула (106.12) для координатных функций интегрального канонического представления случайной функции У. В приложениях часто встречаются преобразования случайных функций вида (106.1), в которых функции
В этом случае математическое ожидание и момент второго порядка векторной случайной функции
Случайная функция X в (106.1) может быть векторной. Если она представляет собой Случайная функция
Определив по формулам (106.13), (106.14) и (106.15) математическое ожидание, момент второго порядка и корреляционную функцию векторной случайной функции Нелинейные преобразования случайных функций типа (106.1) и соответствующие им нелинейные операторы мы будем называть приводимыми к линейным. Числа Функции
Для этого случая справедливы все предыдущие формулы. Только математическое ожидание векторной случайной функции зависеть еще от Легко видеть, что преобразование случайной функции X случайным линейным оператором, рассмотренное в § 98, представляет собой преобразование вида (106.26) векторной случайной функции, составляющими которой являются Пример 1. Найти оператор системы, представляющей собой последовательное соединение двух систем. Первая является линейной системой с весовой функцией
Рис. 60. Выходная переменная первой системы связана со входным возмущением
Переменная
а переменная на выходе квадратора равна:
С выхода квадратора величина
Наконец, выходная переменная всей рассматриваемой системы
Исключая из уравнений (106.27)-(106.31) промежуточные переменные
где
Функции Если в эту систему ввести дополнительно цепь обратной связи, охватывающей квадратор и третью линейную систему (рис. 61), то полученную нелинейную систему уже нельзя будет охарактеризовать двумя или вообще конечным числом весовых функций.
Рис. 61. Зависимость выходной переменной этой системы от входного возмущения выражается формулой
где обратной связью, может быть охарактеризована только бесконечной последовательностью весовых функций всех возможных положительных порядков. Очевидно, что оператор этой системы, определяемый формулой (106.34), также относится к классу приводимых к линейным. Пример 2. Найти математическое ожидание и корреляционную функцию случайной функции
предполагая, что случайная функция Преобразование случайной функции, определяемое формулой (106.35), линейно по отношению к случайной функции
Поэтому, пользуясь формулами теории линейных преобразований случайных функций (88.3) и (88.6), выразим математическое ожидание и корреляционную функцию случайной функции У через математическое ожидание и корреляционную функцию случайной функции
Для полного решения задачи остается найти математическое ожидание и корреляционную функцию случайной функции
Рис. 62. Момент второго порядка случайной функции
Корреляционная функция случайной функции
К системам рассмотренного типа, имеющим оператор вида (106.35), относится, в частности, система, состоящая из последовательно соединенных линейной системы, квадратора и другой линейной системы (рис. 62). Действительно, обозначая весовые функции линейных систем через применяя формулу (83.7), получим следующую зависимость между входной и выходной переменными
где
Очевидно, что формула (106.42) является частным случаем формулы (106.35). Пример 3. Найти математическое ожидание и корреляционную функцию случайной функции
предполагая, что случайная функция X стационарна, действительна, имеет равное нулю математическое ожидание и распределена нормально. Так как преобразование случайной функции X, определяемое формулой (106.44), линейно относительно случайной функции
то математическое ожидание и корреляционная функция случайной функции У на основании теории линейных преобразований случайных функций выразятся формулами (106.37) и (106.38). Остается найти математическое ожидание и корреляционную функцию случайной функции
где
Очевидно, что
Но
и аналогично
где
Пользуясь формулами (106.48), (106.49), (106.50) и (106.51), находим после элементарных преобразований корреляционную функцию случайной функции
Пример 4. Найти математическое ожидание и корреляционную функцию выходной переменной нелинейной системы, состоящей из линейной системы, охваченной отрицательной обратной связью через безынерционный элемент с кубической характеристикой (рис. 63), если входное случайное возмущение представляет собой нормально распределенную случайную функцию времени
Рис. 63. Поведение рассматриваемой нелинейной системы описывается дифференциальным уравнением вида:
где Чтобы получить явное выражение интеграла системы дифференциальных уравнений через входящие в эти уравнения случайные функции, можно применить следующий общий прием: заменить все случайные функции бесконечного ряда:
Этот ряд при достаточно общих условиях будет представлять интеграл рассматриваемой системы дифференциальных уравнений, если дисперсии входящих в них случайных функций Применяя изложенный прием к уравнению (106.53), заменим его более общим уравнением
и будем искать решение этого уравнения в виде разложения по степеням
Для определения коэффициентов ряда (106.56) дифференцируем уравнение (106.55) сполна по а:
Полагая в уравнении
Ограничиваясь интегралом уравнения (106.53), удовлетворяющим нулевым начальным условиям, получим соответствующий интеграл уравнения (106.58) в виде:
Полагая в уравнениях
Интеграл уравнения (106.60) на основании изложенного в § 84 выражается формулой
где
Интегралы уравнений (106.61) и (106.63), удовлетворяющие нулевым начальным условиям, тождественно равны нулю. Для того чтобы выразить
и
где
Подставляя выражения (106.64) и (106.67) коэффициентов
Так как случайная функция X распределена нормально и ее математическое ожидание равно нулю, то все ее моменты нечетного порядка равны нулю. Следовательно, математическое ожидание случайной функции У тождественно равно нулю, а ее корреляционная функция совпадает с ее начальным моментом второго порядка. Пользуясь формулами (106.19), (106.15) (106.23), (106.24) и (29.8), получим разложение корреляционной функции случайной функции У по моментам случайной функции корреляционной функции случайной функции У приближенную формулу
|
1 |
Оглавление
|