Головна Головна -> Реферати українською -> Дисертації та автореферати -> реферат українською: МЕТОДИ ТА СИСТЕМИ СТАТИСТИЧНОЇ ДІАГНОСТИКИ ДИЗЕЛЬ-ГЕНЕРАТОРІВ НА БАЗІ ЦИКЛІЧНИХ ПРОЦЕСІВ

Загрузка...

МЕТОДИ ТА СИСТЕМИ СТАТИСТИЧНОЇ ДІАГНОСТИКИ ДИЗЕЛЬ-ГЕНЕРАТОРІВ НА БАЗІ ЦИКЛІЧНИХ ПРОЦЕСІВ / сторінка 5

Назва:
МЕТОДИ ТА СИСТЕМИ СТАТИСТИЧНОЇ ДІАГНОСТИКИ ДИЗЕЛЬ-ГЕНЕРАТОРІВ НА БАЗІ ЦИКЛІЧНИХ ПРОЦЕСІВ
Тип:
Реферат
Мова:
Українська
Розмiр:
20,65 KB
Завантажень:
268
Оцінка:
 
поточна оцінка 5.0


Загрузка...
Скачати цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13 
Лінійний випадковий процес допускає інтегральне зображення у вигляді
, , (1)
де – випадковий процес з незалежними приростами;
, , , – iнтегровна в квадраті по при всіх t функція;
T – область задання процесу, яка може бути як неперервним інтервалом, так і дискретною множиною точок. В першому випадку маємо лінійний процес з неперервним часом, а в другому – з дискретним.
Вираз (1) являє собою інтеграл типу Дюамеля, але по випадковій функції. З прикладної точки зору лінійний процес (1) можна розглядати як результат фільтрації білого шуму (породжуючого процесу) деякою лінійною системою з імпульсною реакцією – (ядро інтегрального зображення). Це дає можливість використати його як модель сигналів у різних радіотехнічних ланках. Крім того, відгук деяких нелінійних систем також може бути зображений лінійним процесом.
Згадана характеристична функція, як відомо, являє собою перетворення Фур’є щільності розподілу, тому з неї можуть бути отримані всі необхідні характеристики випадкового процесу. Логарифм характеристичної функції лінійного процесу можна записати у одній з трьох канонічних форм: Колмогорова, Леві-Хінчина та Леві. Наприклад, у формі Леві він має вигляд
(2)
де , і – параметри породжуючого процесу .
Знаючи характеристичну функцію (2) випадкового процесу, можна знаходити його моменти або перейти до функції розподілу, оперуючи лише параметрами ядра його інтегрального зображення, тобто задача зводиться до аналізу невипадкових функцій, що набагато простіше в теоретичному плані.
Більшість процесів, які протікають у електротехнічному обладнанні, характеризуються циклічною зміною в часі. При цьому часто значення таких процесів не повторюються точно в кожному циклі, тобто мають стохастичний характер. Тому в якості математичних моделей таких процесів природно використовувати різні класи випадкових процесів, які враховують циклічність.
Одними з перших були запропоновані адитивна та мультиплікативна моделі, які широко використовуються для опису сигналів на фоні завад у радіотехніці. Адитивна модель враховує періодичність лише математичного сподівання. Центральні моменти такого процесу, в тому числі й кореляційна функція, залишаються незалежними від початку відліку. Мультиплікативна модель застосовується для врахування стохастичної періодичності коливань пульсуючого характеру.
Часто використовують клас періодично корельованих випадкових процесів (ПКВП), у яких за означенням кореляційна функція неперервна при будь-яких і й задовольняє умові:
, ,
де T > 0 – деяке фіксоване число – період корельованості.
Але в більшості практичних задач розгляду лише перших двох моментів випадкового процесу недостатньо. Зокрема, для визначення якості статистичної оцінки кореляційної функції необхідно знати третій та четвертий моменти. При більш повному дослідженні властивостей процесів у електротехнічному обладнанні з урахуванням їх періодичних ймовiрнісних характеристик вище другого порядку можуть бути використані періодичні в розумінні Є.Є.Слуцького процеси, для яких всі скінченновимірні функції розподілу є косо-періодичними, тобто
.
Якщо для періодичного процесу існують моменти до порядку , то всі вони T-періодичні по t, а змішані моменти – періодичні по сукупності аргументів.
Лінійний випадковий процес (1) буде періодичним по Слуцькому, якщо існують дійсні числа T > 0 і такі, що при всіх і t
, ,
, ,
де і – перші кумулянтні функції процесу , а – його пуасонівський спектр стрибків у формі Леві.
Поєднання в одній моделі властивостей лінійних і періодичних по Слуцькому випадкових процесів дає можливість розв’язувати прикладні задачі аналізу циклічних процесів з урахуванням всіх їхніх законів розподілу, аналізувати точність вимірювання, якість статистичних оцінок їх параметрів та достовірність діагностики на їх основі.
При діагностиці енергетичного обладнання важливе значення має спектральний аналіз. Діагностичні сигнали, що досліджуються в даній роботі, є нестаціонарними, тому класичний спектральний аналіз, що широко використовується у стаціонарному випадку, до них застосовувати не можна.
Загрузка...

Завантажити цю роботу безкоштовно

Загрузка...
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13 
Реферат на тему: МЕТОДИ ТА СИСТЕМИ СТАТИСТИЧНОЇ ДІАГНОСТИКИ ДИЗЕЛЬ-ГЕНЕРАТОРІВ НА БАЗІ ЦИКЛІЧНИХ ПРОЦЕСІВ

BR.com.ua © 1999-2018 | Реклама на сайті | Умови використання | Зворотній зв'язок