Головна Головна -> Реферати українською -> Дисертації та автореферати -> Безкоштовно реферат на тему: автоматизовані стендові випробування машинобудівних виробів

автоматизовані стендові випробування машинобудівних виробів / сторінка 11

Назва:
автоматизовані стендові випробування машинобудівних виробів
Тип:
Реферат
Мова:
Українська
Розмiр:
30,48 KB
Завантажень:
215
Оцінка:
 
поточна оцінка 5.0


Скачати цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20 
Ця залежність змісту оксиду вуглецю СО, двоокису вуглецю СО2 у відпрацьованих газах, а також температури масла від часу. В основі застосування методики лежить відомий з теорії і підтверджений практикою випробувань і експлуатації факт залежності рівня цих параметрів від стану елементів газодинамічного тракту. Для кожного ряду на основі аналізу значень і графіків автокореляційних і приватних автокореляційних функцій побудовані моделі авторегресії – проінтегрованого ковзаючого середнього. В результаті порівняння декількох моделей по значеннях статистики Дурбіна-Ватсона, суми квадратів похибок оцінок і критерію Акайка з непорожньої безлічі конкуруючих моделей вибрані остаточні моделі. Наприклад, для змісту оксиду вуглецю СО модель має вигляд:
,
де - послідовність гаусовських випадкових величин. Адекватність моделі перевірена обчисленням автокореляційної функції залишків (мал. 3), що лежить в межах довірчого інтервалу, і побудовою кумулятивної періодограми (мал. 4). Модель використана для аналізу властивостей і прогнозу тимчасового ряду .
Сутність динамічного (в реальному часі) управління випробуваннями полягає в адаптації до об'єктів випробувань, описуваних динамічною моделлю. Алгоритм автоматичного прогнозування стану по динамічних рядах вимірювань параметрів (мал.4) побудований відповідно до логіко-дедуктивної стратегії ідентифікації складних об'єктів, розглянутої у розділі 2, і полягає у виконанні наступних операцій: постулювання генерального класу моделей, експериментальної ідентифікації моделей динамічних рядів, вибору найкращої моделі з безлічі можливих моделей і її подальшої верифікації по здатності описувати стан і прогнозувати.
Автоматичний пошук найкращої моделі припускає: оцінку адекватності моделей реальним процесам, аналіз автоковаріацій помилок оцінки, обчислення сумарного рівня елементів вектора помилок оцінки, аналіз розміру (складності моделей). Для оцінки адекватності моделей переважна методика, пов'язана з обчисленням статистики Льюнга-Бокса-Пірса.
Мал. 3. Автокореляція похибок Мал.4. Кумулятивна періодограма похибок
Виявляється модель з меншою абсолютною величиною залишків, в яких відсутня закономірність, наприклад, як це відображає мал.2 і мал. 3. Кількісна оцінка ступеня складності моделі може оцінюватися за інформаційними критеріями, наприклад, статистиці Акайка. Серед моделей, що дають однакову точність, переважною є найпростіша модель з якнайменшим числом параметрів. Алгоритм орієнтований на рішення задач прогнозування стану. Він відрізняється від існуючих алгоритмів можливістю автоматичного порівняння моделей і вибору з них якнайкращої в реальному режимі часу. Це дозволяє оперативно і з більшою, ніж звичайно, точністю і достовірністю передбачити тенденцію зміни, а також випадки перевищення значеннями газодинамічних параметрів гранично допустимих значень. При дослідженні декількох зв'язаних тимчасових рядів моделі розширяються для опису динамічних взаємозв'язків між рядами і оцінки передавальних функцій.
Можливості алгоритму проілюстровані для оцінки і прогнозу стану трансмісії вугільного комбайна в ході стендових випробувань.
Важливим напрямом дослідження є ідентифікація моделей по рядах вимірювань в різновіддалені моменти часу, що в термінах теорії тимчасових рядів трактується як пропуски в даних. Методологія простого заповнення рядів вимірювань має наступні недоліки: новим тимчасовим рядам властива кореляція між наглядами; розподіл нового ряду відрізняється від істинного розподілу початкового ряду.
Мал. 4. Алгоритм моделювання по динамічному ряду вимірювань параметрів
Для усунення цих недоліків запропонована схема адаптивної фільтрації з попереднім представленням моделі класу авторегресії - ковзаючого середнього (p,q) [16,35]
(13)
у просторі стану при n=max{p, q+1} в припущенні для і для .
Тоді
,
або
, (14)
. (15)
У (14), (15) - вектор стану у момент i, - вектор нагляду у момент i, - вектор шуму у момент i з нульовим середнім і коваріацією .
- перехідна матриця, и - матриця нагляду. Для оцінки параметрів моделі за наслідками наглядів використовується алгоритм, описаний в четвертому розділі.

Завантажити цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20 



Реферат на тему: автоматизовані стендові випробування машинобудівних виробів

BR.com.ua © 1999-2017 | Реклама на сайті | Умови використання | Зворотній зв'язок