Главная > Анализ временных рядов, прогноз и управление, Т2
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
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

11.4. НЕКОТОРЫЕ ПРИМЕРЫ ПОДГОНОК И ПРОВЕРОК МОДЕЛЕЙ ПЕРЕДАТОЧНЫХ ФУНКЦИЙ

11.4.1. Подгонка и проверка модели газовой печи

Проиллюстрируем теперь подход, описанный в разд. 11.3, на подгонке модели

,

идентифицированной для данных газовой печи в разд. 11.2.2 и 11.2.3.

Нелинейное оценивание. Использовались начальные оценки , полученные в разд. 11.2.2 и 11.2.3. При помощи алгоритма условных наименьших квадратов, описанного в разд. 11.3.2, значения наименьших квадратов с точностью в два десятичных знака были получены за четыре итерации. Чтобы показать сходимость итерационного процесса в неблагоприятных обстоятельствах, в табл. 11.4 приведены последовательности итераций с начальными значениями, равными +0,1 или -0,1. Тот факт, что даже в этих условиях сходимость для модели с таким большим числом параметров, как 7, была достигнута за 10 итераций, весьма ободряет.

Последняя строка в табл. 11.4 — это грубые предварительные оценки, полученные на этапе идентификации в разд. 11.2.2 и 11.2.3. Видно, что в этом примере они хорошо согласуются с оценками наименьших квадратов, данными в предыдущей строке.

Таблица 11.4. Сходимость подгонки модели к данным газовой печи нелинейным методом наименьших квадратов

Интерация

Сумма

квадратов

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0,10

-0,46

-0,52

-0,63

-0,54

-0,50

-0,53

-0,53

-0,53

-0,53

-0,10

0,63

0,45

0,60

0,50

0,31

0,38

0,37

0,37

0,37

-0,10

0,60

0,31

0,01

0,29

0,51

0,53

0,51

0,51

0,51

0,10

0,14

0,40

0,12

0,24

0,63

0,54

0,56

0,56

0,57

0,10

0,27

0,52

0,73

0,42

0,09

0,01

0,01

0,01

0,01

0,10

1,33

1,37

1,70

1,70

1,56

1,54

1,53

1,53

1,53

0,10

-0,27

-0,43

-0,76

-0,81

-0,68

-0,64

-0,63

-0,63

-0,63

13 601

273,1

92,5

31,8

19,7

16,84

16,60

16,60

16,60

16,60

Предварительные

оценки

-0,53

0,33

0,51

0,57

0,02

1,51

-0,68

 

Итак, окончательно подогнанная модель передаточной функции имеет вид

,   (11.4.1)

          ,                               

а подогнанная модель шума —

,                                                (11.4.2)

                                                                    

с . Пределы в скобках соответствуют ±1 стандартной ошибке и найдены в процедуре нелинейного оценивания.

Диагностическая проверка. Прежде чем принять эту модель как адекватное представление системы, следует проделать проверки автокорреляций и взаимных корреляций способами, описанными в разд. 11.34 Выборочные автокорреляции для первых 36 задержек приведены в табл. 11.5 вместе с верхней гранью их стандартных ошибок  в предположении об адекватности модели. Поведение отдельных выборочных автокорреляций не дает указаний на неадекватность модели. Это подтверждается вычислением критерия  (11.3.18):

.

Таблица 11.5. Выборочная автокорреляционная функция  остаточных ошибок для подогнанной модели газовой печи

Задержка

Крайние

Границы

Стандартной

ошибки

1-12

13-24

25-36

0,02

-0,04

0,04

0,06

0,05

-0,02

-0,07

-0,09

0,02

-0,05

-0,01

0,09

-0,05

-0,08

-0,12

0,12

0,00

0,06

0,03

-0,12

-0,03

0,03

0,00

-0,06

-0,08

-0,01

-0,11

0,05

0,08

0,02

0,02

0,02

0,03

0,10

-0,10

0,06

±0,08

±0,06

±0,08

Сравнение  с таблицей  для  степеней свободы не дает основания оспаривать адекватность модели.

В табл. 11.6а приведены значения выборочной взаимной корреляционной функции  для первых 36 задержек, а также верхняя граница   их стандартных ошибок. Видно, что хотя выборочные взаимные корреляции не слишком велики по сравнению с их стандартными ошибками, они сильно коррелированы. Этого следовало ожидать, так как, согласно (11.3.19), выборочные взаимные корреляции подчиняются тому же стохастическому процессу, что и вход , а как мы уже видели, вход в этом примере сильно автокоррелирован.

Соответствующие выборочные взаимные корреляции между  и предварительно выравненным входом  приведены в табл. 11.66. Критерий (11.3.20) дает

.

Таблица 11.6а. Выборочная взаимная корреляционная функция  остаточных ошибок входа и выхода для данных газовой печи

Задержка

Крайние

Границы

Стандартной

ошибки

0-11

12-23

24-35

0,00

-0,03

-0,03

0,00

-0,03

-0,04

0,00

-0,03

-0,04

0,00

-0,07

-0,02

0,00

-0,10

-0,01

0,00

-0,12

0,02

-0,01

-0,12

0,04

-0,02

-0,10

0,05

-0,03

-0,04

0,06

-0,05

-0,01

0,07

-0,06

-0,01

0,07

-0,05

-0,02

0,06

±0,06

±0,06

±0,06

Таблица 11.6б. Выборочная взаимная корреляционная функция  остаточных ошибок предварительно выравнеииого входа и выхода для данных газовой печи

Задержка

Крайние

Границы

Стандартной

ошибки

0-11

12-23

24-35

-0,06

-0,03

-0,01

0,03

-0,11

-0,02

-0,01

0,02

0,05

0,00

0,04

-0,07

0,01

0,04

0,00

0,01

0,01

0,04

0,01

0,01

0,15

-0,04

-0,15

0,04

0,02

-0,03

0,03

0,07

-0,07

-0,02

-0,03

-0,08

0,00

-0,02

0,02

0,03

±0,06

±0,06

±0,06

Сравнение  с таблицей  для  степеней свободы также не дает указания на неадекватность модели.

Импульсный отклик и отклик на единичный скачок. Выборочная оценка  в (11.4.1) очень мала по сравнению с ее стандартной ошибкой ±0,14, и параметр модели  может быть опущен практически без влияния на точность оценок других рассматриваемых параметров. Окончательный вид комбинированной модели передаточной функции — шума для данных газовой печи есть

.

Функции отклика на единичный скачок и единичный импульс, соответствующие модели передаточной функции

,

приведены на рис. 11.6. Согласно (10.2.5), установившееся усиление кодированных данных равно

.

Результаты хорошо согласуются с полученными взаимным спектральным анализом [27].

Рис. 11.6. Отклики на единичные импульс (а) и скачок (б) для модели передаточной функции

Рис. 11.7. Среднеквадратичная ошибка выхода для различных интервалов отсчета.

Выбор интервала отсчета. Если возможен выбор, интервал отсчета следует брать достаточно малым по сравнению с постоянными времени, ожидаемыми для этой системы. В неясных случаях следует повторить анализ для нескольких интервалов. При выборе интервала отсчета существен уровень остаточного шума на выходе, и его дисперсия должна стремиться к минимуму по мере уменьшения интервала. Так, в рассмотренном выше примере с газовой печью непрерывная запись входа и выхода обеспечивалась самописцем. Дискретные данные, использованные в нашем анализе, были получены считыванием значений в точках этой непрерывной записи с интервалом 9 с. Этот интервал был выбран после рассмотрения записей, показанных на рис. 11.1; он показался достаточным для описания всех вариаций (кроме легкого дрожания пера) входа и выхода. Такого рода разумные практические предположения обычно достаточно надежны при выборе интервала. Выборочная среднеквадратичная ошибка для данных о газовой печи (полученная делением  на соответствующее число степеней свободы, где  — значения подогнанной модели выхода) при различных временных интервалах приведена в табл. 11.7. Эти значения показаны также на рис. 11.7. До тех пор пока интервал меньше 40 с, среднеквадратичная ошибка изменяется незначительно, а затем она резко возрастает. Для 9-, 18-и 27-секундных интервалов различия в среднеквадратичной ошибке невелики, а при интервале 36 с происходит значительное изменение. Видно, что интервал 9 с, использованный в этом примере, даже излишне безопасен.

Таблица 11.7. Среднеквадратичная ошибка выхода для различных интервалов отсчета

Длина интервала, с

Число наблюдений,

Среднеквадратичная ошибка

9

296

0,71

18

148

0,78

27

98

0,74

36

74

0,95

45

59

0,97

54

49

1,56

72

37

7,11

 

 

1
Оглавление
email@scask.ru