International Conference on New Scientific Methodologies
International Conference on
Download 0.59 Mb. Pdf ko'rish
|
304-313---
- Bu sahifa navigatsiya:
- International Conference on New Scientific Methodologies"
International Conference on
New Scientific Methodologies" www.online-conferences.com 310 В работе [12] в качестве близости оценки оператора объекта к его истинному значению применяют критерий минимума квадратичного функционала вида : ∑ где – значение корреляционной функции ошибки в момент – некоторые постоянные коэффициенты, удовлетворяющие условию ∑ Тогда оптимальную оценку оператора объекта можно искать в классе линейных интегральных стационарных операторов ∫ где – весовая функция оператора А. Далее, выражая функционал (6) через исходные статистические данные и учитывая физическую реализуемость системы ( и ), получаем ∫ ∑ *∬ ∫ + где , – математические ожидания входного и выходного сигналов; и - соответственно авто и взаимно корреляционная функция случайных процессов x(t) и y(t). Выражение (7) представляет собой функционал от весовой функции модели типа [15]. ∬ [ ] Подынтегральная функция в данном случае имеет вид. ( ) ∑ ∑ [ ] [ ] и представляет собой симметричную билинейную форму относительно и . Легко показать, что оценка весовой функции объекта при этом должна удовлетворят линейному интегральному уравнению Фредгольма первого рода ∫ ∑ ∑ где – оптимальная оценка весовой функции объекта по критерию (6). Решение этого уравнения можно найти методами, изложенными в [2,6]. Считая вышеприведенные оценки некоторыми обобщенными координатами, получаем эффективное математическое описание сложных производственных процессов.[3,4,10] International Conference on New Scientific Methodologies" www.online-conferences.com 311 Результаты вышеприведенной систематизации ̂ позволяют исполь-зовать их для повышения оперативности и качества процедуры выработки решения в циклах управления МСП по информации о значениях ̂ . Оперативность процедуры выработки решения в цикле управления можно повисит за счет дальнейшей систематизации и ранжирования элементов подматрицы ̂ . С этой целю элементы матрицы ̂ разделяются на управляемые и неуправляемые (но контролируемые ) параметры с дальнейшей их ранжировкой на подматрицы меньшей размерности по следующей схеме. Введем множество { } состоящие из номеров неуправляемых переменных. В соответствии с вышеизложенной процедурой, используя значения корреляционной матрицы , производится упорядочение элементов множества . С этой целью интервал на основе технологических соображений или закона распределения (нормального, бета распределения и др.) разбивается на под интервалов [ [ [ . Далее из подмножества берется первый, например, с порядком номером со значением возможных его значений на интервале [ ] . Процедура упорядочения ̂ в подмножестве заключается в группировании под интервалов и определяется принадлежностью ̂ к соответствующим под интервалам. Вся же совокупность ̂ в каждом из вышеуказанных под интервалов образуют соответственно подмножества В соответствии с выделенными множествами осуществляется перестановка строк в матрице ̂ в таком порядке, чтобы все значения вектора ̂ в под интервале ̂ [ , стояли в начале (в верхней части) матрице, затем ̂ [ Download 0.59 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: |
Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling
ma'muriyatiga murojaat qiling