evtiheeva_n_n__izmerenie_yelektricheskih _i_neyelektricheskih (1024282), страница 70

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 70)

Д л я э т о г о к а ж д о е о ч е р е д н о е з н а ч е н и е пара­метра,введенное через в х о д н о йкоммутатор системы, подвергаетсясравнению с заданными границами з о н ы нормальных значений, т. е.суставками.оператору,Обнаружение выхода за эти границы сигнализируетсярегистрируетсяпечатающимустройством, ав р я д е случа­ев вызывает срабатывание тех или иных средств а в т о м а т и к и .Уставкибываютиндивидуальныеилинотипных параметров). Сравнение слибоспециализированнымигрупповые( д л я г р у п п ы од­у с т а в к а м и выполняется в ИИСб л о к а м и , л и б о о б щ и м у с т р о й с т в о м обра­ботки информации.Л о г и ч е с к а я о б р а б о т к а и н ф о р м а ц и и .

Эта ф у н к ц и я х а р а к т е р н а д л я м н о ­гих в и д о в ИИС, и в особенности д л я систем технической д и а г н о с т и к ии с и с т е м о п о з н а н и я о б р а з о в . В н и х н а р я д у с в ы ч и с л и т е л ь н о й обработ­койприходитсяОтветвестныхныхформироватьразнообразныелогическиена вопрос о том, соответствует ли д а н н ы й образранее,логическихАналогичноможетформироватьсяфункцийможетбольшогорешатьсязадачакакчисласуждения.о д н о м у и з из­результат решениядискретныхопределенияномераслож­переменных.отказавше­го элемента в к о н т р о л и р у е м о й технической системе.Длярешениякаждойлогическойфункциим о ж н о составитьсхе­му из набора простейших логических э л е м е н т о в типа И, И Л И , НЕ ит .

п . , н о е с л и в с и с т е м е ч и с л о т а к и х л о г и ч е с к и х задач в е л и к о и о н исравнительно сложны, то выполнение их возлагают на общее устройствообработки информации.Прогнозированиеконтроляваварийныхнекоторыхслучаяхситуаций.должнаСистемане т о л ь к оавтоматическогообнаруживатьот291клонения од н о р м в объекте,ипредсказыватьбенностипослетогокаконипроизошли,ноз а б л а г о в р е м е н н о н а с т у п л е н и е т а к и х с о б ы т и й , в осо­аварийныхситуаций.Предсказаниевыполняетсяустройст­в о м о б р а б о т к и и н ф о р м а ц и и н а о с н о в е н а к о п л е н н ы х в его п а м я т и све­денийоходет е х н о л о г и ч е с к о г о п р о ц е с с а (о с о с т о я н и и о б ъ е к т а ) в те­ч е н и е о п р е д е л е н н о г о и н т е р в а л а в р е м е н и , н е п о с р е д с т в е н н о предшествую­щ е г о д а н н о м у м о м е н т у .

В м а т е м а т и ч е с к и е ф о р м у л ы , п о к о т о р ы м ве­детсяпрогнозирование,характеристикитакжевходятобъекта.константы,конкретнымипомимоПрограммавходящиевэтихрешаемыединамическимиданныхвыполненияэтойуравненияхарактеристикамидинамическиеобработки, аи определяемыеданногообъекта,хранятся в памяти устройства обработки.Результатыпрогнозированияпомогаютзаблаговременноликви­дировать опасность аварии путем оперативного воздействия на объект.Задачикетакогосистемыт и п а р е ш а ю т , н а п р и м е р , р а с п р о с т р а н е н н ы е в энергети­противоаварийнойавтоматики.Статистическая обработка результатов измерений с целью повышенияточности.Погрешность измеренийп р е д с т а в л я е т с о б о й о б ы ч н о случай­ную в е л и ч и н у . В о м н о г и х с л у ч а я х м а т е м а т и ч е с к о е о ж и д а н и е ( т .

е . сред­нее з н а ч е н и е )погрешностиравнонулю.Е с л и з а р а н е е и з в е с т н о , что э т оу с л о в и е с о б л ю д а е т с я , т о м о ж н о п о в ы с и т ь т о ч н о с т ь , и з м е р я я п р а з дан­нуювеличину хив ы ч и с л я я з а т е м среднее изрезультатов измеренийхп .Ху,1хср"= — 2п1i=х..IП р и э т о м п о г р е ш н о с т ь хср о с т а е т с я с л у ч а й н о й в е л и ч и н о й , н о е е дис­п е р с и я в п р а з м е н ь ш е д и с п е р с и и п о г р е ш н о с т и о т д е л ь н ы х и з м е р е н и й х:D(Axcp)Здесь=D(Ax)ln.— случайнаяАхслучайнаяДл"срп о г р е ш н о с т ь о т д е л ь н о г о и з м е р е н и я х;погрешностьопределениясреднего) — дисперсии этих погрешностей,срСледовательно, среднеквадратическое-значенияхср;—D(Ax),D(Ax„ное корню квадратномусанной обработки вЕслиyfnматематическоезначениепогрешности,рав­и з д и с п е р с и и , у м е н ь ш а е т с я в р е з у л ь т а т е опи­раз.ожиданиепогрешностиМ(Ах)Ф0,нозна­ч е н и е е г о и з в е с т н о и з п р е д ы д у щ и х с т а т и с т и ч е с к и х и с с л е д о в а н и й харак­т е р и с т и к д а н н о г о и з м е р и т е л ь н о г о п р и б о р а , т о м о ж н о в ы п о л н я т ь анало­гичнуюобработку,вычитаяизмерений х{ значениех292= пiS= J[х,предварительноМ(Ах):-М(Д*)].изкаждогорезультатаИзвестны и другие способы статистической обработки результатовизмерений с целью повышения точности.Вычисление статистическиххарактеристик и з м е р я е м ы х величин.И з м е р я е м а я величина х, к а к правило, тоже случайна.

В р я д е случаевпри и с с л е д о в а н и и т е х и л и и н ы х о б ъ е к т о в в о з н и к а е т задача определе­н и я не о т д е л ь н ы х с л у ч а й н ы х з н а ч е н и й х, а их с т а т и с т и ч е с к и х х а р а к т е ­р и с т и к с целью последующего и с п о л ь з о в а н и я в расчетах, в прогнози­ровании и планировании. В число таких статистических характеристикв х о д я т : а ) п л о т н о с т ь р а с п р е д е л е н и я f(x) и л и и н т е г р а л ь н а я ф у н к ц и яр а с п р е д е л е н и я F(x)(эти д в е характеристики в з а и м н о однозначносвязаны);б)математическое ожидание( с р е д н е е з н а ч е н и е ) М(х);в) дисперсия (среднее значение к в а д р а т а о т к л о н е н и я от математичес­к о г о о ж и д а н и я ) D(x) и л и с р е д н е к в а д р а т и ч е с к о е о т к л о н е н и е а(х) == y/D(x).

М а т е м а т и ч е с к о е о ж и д а н и е и д и с п е р с и ю н а з ы в а ю т соответ­с т в е н н о п е р в ы м и в т о р ы м м о м е н т а м и р а с п р е д е л е н и я f(x). И н о г д а бы­вает н у ж н о о п р е д е л я т ь и м о м е н т ы б о л е е в ы с о к и х п о р я д к о в .В ряде случаев несколько параметров, характеризующих состояниеисследуемого объекта, имеют между собой к о р р е л я ц и о н н ы е связи.Тогда г о в о р я т о системе случайных величин и о з а к о н а храспреде­ления таких систем.

Например, д л я системы двух взаимно коррелиро­ванных случайных величин х, у бывает н е о б х о д и м о определять к а кп о р о з н ь п л о т н о с т и р а с п р е д е л е н и я к а ж д о й и з н и х f(x), / ( у ) , т а к и плот­ность с о в м е с т н о г о р а с п р е д е л е н и я f(x, у) и л и у с л о в н ы е п л о т н о с т и рас­п р е д е л е н и я f(x\y), f(y\x). К а к и з в е с т н о и з т е о р и и с л у ч а й н ы х вели­чин, перечисленные ф у н к ц и и с в я з а н ы с о о т н о ш е н и е мf(x,у)Может=f(x\y)f(y)f(y\x)f(x).=потребоватьсяопределениеотдельныхчисловыххаракте­р и с т и к ( м о м е н т о в ) этих ф у н к ц и й р а с п р е д е л е н и я .Вычислениестатистическихвомобработкиинформациики.Исходнымматериаломхарактеристикпоформуламвыполняетсяустройст­математическойстатисти­служат результаты м н о г о к р а т н ы х измере­н и й з н а ч е н и й х, у.ВычислениеПеречисленныестатистическихвышехарактеристикслучайныхпроцессов.с т а т и с т и ч е с к и е х а р а к т е р и с т и к и с л у ч а й н ы х изме­р я е м ы х , в е л и ч и н д а ю т д о в о л ь н о п о л н о е п р е д с т а в л е н и е о д и а п а з о н е раз­б р о с а их з н а ч е н и й , о з о н а х п р е д п о ч т и т е л ь н о г о с о с р е д о т о ч е н и я , о взаим­ных к о р р е л я ц и о н н ы х с в я з я х и т.

д., но н и к о и м о б р а з о м не отражаюти х д и н а м и ч е с к и е с в о й с т в а , т . е . х а р а к т е р и з м е н е н и я в о в р е м е н и . Меж­дутембольшуючастьизмеряемыхвеличинследуетрассматриватьв процессе их измерения во времени. К а к правило, точно предсказатьих изменение во времени на основе предшествующих значений нельзя,п о т о м у чтс».это с л у ч а й н ы е ф у н к ц и и в р е м е н и . И х н а з ы в а ю т т а к ж е с л у ч а й н ы м д процессами.

Но существует набор статистических характеристик,293отражающихвусредненномк и х случайныхгопроцессов.процесса х ( г )видеВохорошоименнохарактеризуетсяцией. Д л я ш и р о к о распространенногоныхслучайныхпроцессовдинамическиесвойствата­в р е м е н н о й о б л а с т и д и н а м и к а случайно­автокорреляционной функ­к л а с с а э р г о д и ч е с к и х стационар­автокорреляционнаяфункцияопределя­ется в ы р а ж е н и е мт1R(т)lim=7*->ooЭтафункцияординатами—т[x(t)г-M(x)][x(tr)+-M(x)]dt.охарактеризуетпроцессастепенькорреляционнойотстоящимиx(t),однаотсвязи междудругойнаинтервалт. При этой о б р а б о т к е пара п е р е м н о ж а е м ы х о р д и н а т , в з я т ы х в момен­т ы t и ' t + т , н е п р е р ы в н о с к о л ь з и т п о о с и в р е м е н и .

П о э т о м у получает­сяусредненнаясудитьохарактеристика.динамическихмедленнее, темПосвойствахскоростии з м е н е н и я R(t)процесса х ( г ) :ниже скорость изменения хвочемR (т)можнозатухаетвремени, потомучтоб ы с т р о м у и з м е н е н и ю х ч е р е з и н т е р в а л т от м о м е н т а t п р е п я т с т в у е т на­л и ч и е к о р р е л я ц и о н н о й с в я з и м е ж д у х ( г ) и х (t + т ) .СавтокорреляционнойваниемФурьечастотнаяфункциейоднозначнохарактеристикасвязанаслучайногопреобразо­процессаS(со),случайногопро­называемая спектральной плотностью:-/сотS(co)=_Онахарактеризуета именносредняяционнаяdr.оотакжецесса x(t),тотRx(r)eJдинамическиепоказывает,свойствак а к распределенагод и а п а з о н у час­мощность процесса.

Характеристики

Список файлов книги