close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

лаб2таня (3)

код для вставкиСкачать
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ
ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО
ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
(ФБГОУ ВПО «ВГТУ»)
Факультет автоматики и электромеханики
Кафедра автоматики и информатики в технических системах
Лабораторная работа №2
по дисциплине: «Идентификация и диагностика систем
управления»
на тему: «Моделирование и исследование статики одномерного
стохастического нелинейного объекта»
Вариант 3-8-2
Выполнила: студентка гр. АТ-081
Казак Т.А.
Проверил:
Матвеенко И.М.
Защищена:
_________________
ВОРОНЕЖ 2011
1
Цель работы: Ознакомление с методами идентификации модели
статики
детерминированных
и
стохастических
объектов,
наиболее
распространенными в идентификации алгоритма сглаживания измеряемых
случайных сигналов; приобретение навыков организации и проведения
численных экспериментов с моделью объекта на ЭВМ.
Вариант задания
№
варианта
2
Выход объекта падение
напряжения на
резисторе
Вход
объекта
R2
Метод проверки
гипотезы о
нормальности
распределения
по
по величине
величин
САО
е
+
Метод сглаживания
Скользящее
среднее
R7
Четвертые
разности
l=4
Номер
R1
R2
R3
R4
R5
R6
R7
R8
R9
Варианта
Ом
Ом
Ом
Ом
Ом
Ом
Ом
Ом
Ом
8
30
35
10
15
20
40
60
70
30
е0Н
е1Н
е Н2
70
110
20
Выполнение работы
Объектом исследования для изучения методов идентификации нелинейной
модели является электрическая цепь
R1
e2
R2
e1
R9
R4
R6
R8
2
e0
R5
R7
Структурную схему идентификации представим в виде "черного
ящика, где R2 – наблюдаемый вход объекта, UR7 – наблюдаемый выход
объекта.
R2
UR7
Объект
Модель статики нелинейного стохастического объекта с n=1 входом
R2 и m=1 выходом UR7 представляется системой из одного линейного
алгебраического уравнения:
UR7=a*R2+b
или в векторной форме U= A R7+B.
Для формирования математической модели будем применять метод
контурных токов:
R  30
R  35
R  10
R  15
R  20
R  40
R  60
R  70
R  30
e0  70
e1  110
1
2
5
6
9
I11  1
Given
3
I22  1
4
7
I33  1
8
e2  20
I44  1
R1  R2  R3I11  R2I22  R3I33  R1I44 e2
R  I11  R  R  R  R  I22  R  I33  R  I44 e1
2
2
6
8
9
6
9
R  I11  R  I22  R  R  R  R  I33  R  I44 e0  e1
3
6
3
4
5
6
4
R  I11  R  I22  R  I33  R  R  R  R  I44 e0  e2
1
9
4
1
4
7
9
g  Find(I11I22I33I44)
  947 
 1985 
  179 
 1985 
g

  4294 
 1985 
 596 
 1985 


I2  g  g  0.3869
I7  g  0.30025
U1  I2 35  13.54156
U7  60 I7  18.01511
0
3
1
3
U7  R2  10
n1
for p  0.20.25 5
R22  p R2
n
R22
R3
R1
R1  R22n  R3

n
 R22

R22  R6  R8  R9
R6
R9
n
n
R


R3
R6
R3  R4  R5  R6
R4


R1
R9
R4
R1  R4  R7  R9
1
IR
e
U7  R7 (0.30025)
n
nn 1
U7
1
1
2
-18.015
-18.015
3
-18.015
4
-18.015
5
-18.015
6
-18.015
7
-18.015
U7  8
-18.015
9
-18.015
10
-18.015
11
-18.015
12
-18.015
13
-18.015
14
-18.015
15
-18.015
16
...
2. Добавляем возмущающее воздействие Z.
rnorm(K, M, σ) — вектор K независимых случайных чисел, каждое из
которых имеет нормальное распределение:
K – число испытаний;
M — математическое ожидание;
σ — среднеквадратичное отклонение.
4
K  100
M  (1  40) U7
M  0.45
  (1  120) U7
  0.15
Z  rnorm(KM)
5
1
1
2
0.384
0.348
3
0.379
4
0.308
5
0.197
6
0.457
7
Z 8
0.432
9
0.779
10
0.572
11
0.598
12
0.58
13
0.588
14
0.551
15
0.294
16
...
0.534
Документ
Категория
Теория систем управления
Просмотров
1
Размер файла
83 Кб
Теги
лаб2таня
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа