Идентификация и диагностика систем
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
?т рекуррентного метода наименьших квадратов, т.е. надо последовательно решать уравнения (7.1), (7.2), (7.3): Пусть:
- порядок фильтра входного полинома;
- порядок фильтра входной помехи;
- выбирается из следующих соображений: при заданных порядках фильтра входного полинома и фильтра входной помехи, нам необходимо обращаться к предыдущим значениям: u(k-4) и y(k-2), поэтому начать с , не получится, поскольку до этого еще измерений не проводилось. При , u(k-4)=u(0).
Тогда:
Построим графики изменений параметров
В конце концов, при учете всех исходных данных, вектор оценок полностью сходится с полученным вектором при расчете прямым методом со скользящим средним, что логично.
Но поскольку смысл рекуррентного метода состоит в поиске параметров во время измерений, возьмем другой вектор оценок параметров системы. Из графиков видно, что все параметры пришли в устойчивое состояние гораздо раньше 600 измерения, поэтому выберем оценку параметров системы, на 200 позиции:
Тогда уравнение модели системы:
- Гауссовский белый шум с нулевым средним (не может быть измерен). Графики измеренного y(t) сигнала и расчетного yr(t), изображены на Рисунке 6.2
8.Формирование множеств проверок диагностируемого объекта с помощью аппарата булевых функций
1.По структурной схеме составляется таблица состояний, которая имеет вид:
П1П2П3П4П5П6П7П8П9S1010001010S2101010000S3110001010S4111011111S5111001011S6111010000S7111111011S8111011100S9111111110
2.Булева матрица, построенная по таблице состояний, выглядит следующим образом:
П1П2П3П4П5П6П7П8П9s1s2111011010s1s3100000000s1s4101010101s1s5101000001s1s6101011010s1s7101110001s1s8101010110s1s9101110100s2s3011011010s2s4010001111s2s5010011011s2s6010000000s2s7010101011s2s8010001100s2s9010101110s3s4001010101s3s5001000001s3s6001011010s3s7001110001s3s8001010110s3s9001110100s4s5000010100s4s6000001111s4s7000100100s4s8000000011s4s9000100001s5s6000011011s5s7000110000s5s8000010111s5s9000110101s6s7000101011s6s8000001100s6s9000101110s7s8000100111s7s9000000101s8s9000100010
По булевой матрице записывается функция в форме "дизъюнкция конъюнкций":
(pi) = (p1vp2vp3vp5vp6vp8)&p1&(p1vp3vp5vp7vp9)&(p1vp3vp9) &(p1vp3vp5vp6vp8)&(p1vp3vp4vp5vp9)&(p1vp3vp5vp7vp8)&(p1vp3vp4vp5vp7)&(p2vp3vp5vp6vp8)&(p2vp6vp7vp8vp9)&(p2vp5vp6vp8vp9)&p2&(p2vp4vp6vp8vp9)&(p2vp6vp7)&(p2vp4vp6vp7vp8)&(p3vp5vp7vp9)&(p3vp9)&(p3vp5vp6vp8)&(p3vp4vp5vp9)&(p3vp5vp7vp8)&(p3vp4vp5vp7)&(p5vp7)&(p6vp7vp8vp9)&(p4vp7)&(p8vp9)&(p4vp9)&(p5vp6vp8vp9)&(p4vp5)&(p5vp7vp8vp9)&(p4vp5vp7vp9)&(p4vp6vp8vp9)&(p6vp7)&(p4vp6vp7vp8)&(p4vp7vp8vp9)&(p7vp9)&(p4vp8)=p1&p2&(p3vp9)&(p3vp5vp6vp8)&(p5vp7)&(p4vp7)&(p8vp9)&(p4vp9)&(p4vp5)&(p6vp7)&(p7vp9)&(p4vp8)=(p1p2p3vp1p2p9)&(p3p5vp3p7vp5vp5p7vp6p5vp6p7vp8p5vp8p7)&(p4p8vp4p9vp7p8vp7p9)&(p4vp4p5vp9p4vp9p5)&(p6p7vp6p9vp7vp7p9)&(p4vp8)=(p1p2p3p7vp1p2p3p5)&(p4p8vp4p9vp7p9p5)&(p6p9p4vp6p9p8vp7p4vp7p8)=(p1p2p3p7p4p8vp1p2p3p7p4p9vp1p2p3p7p9p5vp1p2p3p5p4p8vp1p2p3p5p4p9)&(p6p9p4vp6p9p8vp7p4vp7p8)=p1p2p3p7p4p8vp1p2p3p7p9p5p8vp1p2p3p5p4p9p6vp1p2p3p7p4p9)
Т1 = {p1p2p3p7p4p8} и Т2 = {p1p2p3p7p4p9}.
. Построение достаточно простых диагностических тестов. Алгоритм Яблонского-Мак-Класки
1. в строке s1s4 содержится проверка п1, она поглащает все остальные строки содержащие единицу в п1 проверка п1, как и строка s1s4 отмечается как входящая в тест и выводится из рассмотрения
. пусть строка поглотитель s2s8
. пусть строка поглотитель s7s11
. пусть строка поглотитель s2s12
. пусть строка поглотитель s3s11
. пусть строка поглотитель s3s5
7. дальше правило поглощения строк применять нельзя, используем правило поглощения столбцов
Применяем правило поглощения строк, п2, входит в тест.
п8 входит в тест
п6 входит в тест
В результате получаем: п1п2п8п6.
11.Построение достаточно простых диагностических тестов. Алгоритм Синдеева
Вариант 10НIп1п2п3п4п5п6п7п8п9п10п11п12s10110011111007 и 5=2.6050,980s20011111010118 и 4=2.6670.918s31001100101016 и 6=2.5851s41110011111008 и 4=2.6670.918s51001001001105 и 7=2.6050,980s60101101100117 и 5=2.6050,980s71100100011016 и 6=2.5851s80111110010118 и 4=2.6670.918s91011010001106 и 6=2.5851s100000011100104 и 8=2.6670.918s111100100101016 и 6=2.5851s120011101010106 и 6=2.5851
H = log2 12 = 3,585
Максимальная 3,7,9,11,12.
В качестве первой проверки берем 3 строку.
Расчёт условной энтропии первой проверки p1 производится при учёте следующих данных:
- Число единиц (положительных исходов) в первой строке (первой проверки) напротив единиц строки p3 l1 = 2;
- Число нулей в первой строке напротив единиц строки p3 (l - l1) = 4;
- Число единиц в первой строке напротив нулей строки p3 l2 = 5;
Число нулей в первой строке напротив нулей строки p3(n - l - l1) =1 Тогда условная энтропия первой проверки
Количество информации, которое несёт первая проверка при условии, что 3 уже проведена
=0.784
Вариант 10H(pi/p3)I(pi/p3)п1п2п3п4п5п6п7п8п9п10п11п12s3100110010101s10110011111001.8010.784s20011111010111.760.825s41110011111001.760.825s51001001001101.6260.959s60101101100111.6260.959s71100100011011.6670.918s80111110010111.760.825s91011010001101.5851s100000011100101.760.825s111100100101011.9350.65s120011101010101.6670.918
Максимальная p9. Она же и выбирается в качестве второй проверки, проводимой после проверки p3. Учитывая, что соответствующая ей условная энтропия H(p9/p3) = 1,585, можно рассчитать энтропии и количества информации остальных проверок, при условии проведения проверки p3 и p9.
Вариант 10H(pi/p3p9)I(pi/p3p9)п1п2п3п4п5п6п7п8п9п10п11п12s3100110010101s9101101000110s10110011111000.8960.689s20011111010110.8960.689s41110011111000.8960.689s51001001001101.1260.459s60101101100110.8960.689s71100100011010.8960.689s80111110010110.8960.689s100000011100100.8960.689s111100100101011.1260.459s120011101010100.6670.918
Максимальное количество информации несёт проверка p12. Она же и выбирается в качестве третей проверки, проводимой после проверок p3 и p9. Учитывая, что соответствующая ей условная энтропия H(p12/p3,p9) = 0,667, можно рассчитать энтропии и количества информации остальных проверок, при условии проведения п?/p>