Logo GenDocs.ru

Поиск по сайту:  

Загрузка...

Лекции - Идентификация и моделирование объектов ИМТО - файл вопросы_ИМТО.doc


Лекции - Идентификация и моделирование объектов ИМТО
скачать (660.4 kb.)

Доступные файлы (5):

вопросы_ИМТО.doc39kb.29.03.2011 10:20скачать
л1_имто1.ppt169kb.23.01.2011 11:35скачать
л2_имто1.ppt583kb.01.03.2011 00:09скачать
л3_имто1.ppt368kb.23.01.2011 11:42скачать
л4_имто1.ppt248kb.13.04.2010 08:31скачать


вопросы_ИМТО.doc

экзаменационные Вопросы

МК 1


Теория:

1.Сущность и преимущества математического моделирования. Применение математического моделирования в задачах управления.

2.Математические модели объектов и процессов. В чем отличие? Привести примеры.

3.Величины, входящие в состав математической модели объекта. Привести примеры.

4.Классификация технических объектов с точки зрения моделирования.

5.Что такое идентификация? Какова цель идентификации?

6.Какие задачи необходимо решить исследователю в ходе идентификации?

7.Экспериментальные и аналитические методы идентификации. В чем отличие? Привести примеры.

8.Общая характеристика экспериментальных методов идентификации технических объектов. Что такое идентифицирующий эксперимент?

9.Классификация экспериментальных методов идентификации технических объектов.

10.Что такое сигнал? Как классифицируются сигналы?

11.Использование сигналов как источников информации для идентификации. Числовые характеристики сигналов.

12.Автокорреляционная функция, ее свойства.

13.Какую информацию о сигнале несет в себе его АКФ.

14.Взаимная корреляционная функция и ее свойства.

15.Дискретная форма АКФ и ВКФ.

16.Оператор свертки, его применение в задачах управления и идентификации.

17.Свертка, ее свойства и смысл с точки зрения теории управления.

18.Дискретная свертка.

19.Преобразование Фурье: область и условия его применения.

20.Преобразование Фурье и его свойства.

21.Какую информацию о сигнале несет в себе его спектральная функция.

22.Комплексная спектральная функция и ее составляющие.

23.Дискретное преобразование Фурье.

24.Отличие дискретного спектра от непрерывного.

25.Связь преобразования Фурье и автокорреляционной функции исследуемого сигнала.

26.Преобразование Лапласа: область и условия его применения, отличия от преобразования Фурье.

27.Преобразование Лапласа и его свойства.

28.Сигнал в виде дельта-функции: его свойства и применение.

29.Сигнал в виде дельта-функции: сложности реализации, варианты практической реализации, отличия от исходного сигнала.

30.Аппроксимация дельта-функции прямоугольным импульсом конечной длительности. Спектральные свойства, условия применения для идентификации.

31. Аппроксимация дельта-функции треугольным импульсом конечной длительности. Спектральные свойства, условия применения для идентификации.

32.Сигнал в виде ступенчатой функции: его свойства и применение.

33.Сигнал в виде ступенчатой функции: сложности реализации, практическая реализация, отличия от исходного сигнала.

34.Гармонический сигнал: его свойства и применение, практическая реализация.

35.Сигнал в виде «белого шума»: его свойства и применение.

36.Сигнал в виде «белого шума»: сложности реализации, варианты практической реализации.

37.Нуль-последовательность максимальной длины: методика и схема формирования, пример формирования.

38.Отличия свойств псевдослучайных последовательностей, полученных по схемам НПМД и НПМДО.

39.Связь произвольного непрерывного сигнала, его дискретного аналога и дельта-функции. Переход от дискретного сигнала к непрерывному.

40.Интеграл свертки: связь импульсной характеристики линейного объекта и его реакции на произвольный сигнал.

41.Математическое описание объекта управления с помощью дифференциального уравнения.

42.Математическое описание объекта управления с помощью уравнений состояния и уравнений связи.

43.Матрично-векторная форма уравнений состояния и связи объекта управления: общая форма записи, область применения.

44.Дискретная форма представления уравнений состояния объекта управления.

45.Математическое описание объекта управления с помощью передаточной функции. Связь с уравнениями состояния и связи.

46.Частотные характеристики объекта управления. Связь с передаточной функцией.

47.Импульсная характеристика объекта управления. Связь с передаточной функцией.

48.Переходная характеристика объекта управления. Связь с импульсной характеристикой и передаточной функцией.

49.Структурные схемы моделей объектов управления: применение, принципы составления.
Практика:

1.Составить структурную схему модели объекта по заданным уравнениям состояния и связи.

2.Составить уравнения состояния и связи для объекта по заданной структурной схеме модели.

3.Составить дискретную модель объекта, описанного заданными уравнениями состояния.

4.Составить передаточную функцию объекта по заданным уравнениям состояния и связи.

5.Составить схему и привести фрагмент сформированной НПМД(О), заданной соотношением.

6.Определить параметры прямоугольного (треугольного) сигнала, аппроксимирующего дельта-функцию, предназначенного для идентификации линейного динамического объекта в заданном диапазоне частот.

7.Определить реакцию объекта с заданной дискретной импульсной характеристикой на дискретный входной сигнал.

8.Сопоставить два сигнала по внешнему виду графиков АКФ и амплитудного спектра.

МК 2


Теория:

50.Общая характеристика прямых методов идентификации

51.Частотный метод идентификации: суть и условия применения.

52.Частотный метод идентификации: обоснование связи передаточной функции и логарифмических частотных характеристик объекта.

53.Последовательность идентификации частотным методом.

54.Определение коэффициента усиления передаточной функции объекта по результатам анализа частотных характеристик.

55.Определение постоянных времени передаточной функции объекта по результатам анализа частотных характеристик.

56.Признаки присутствия в составе передаточной функции апериодических и форсирующих звеньев 1-го и 2-го порядка.

57.Признаки присутствия в составе передаточной функции интегрирующих и дифференцирующих звеньев.

58.Варианты способов реализации частотного метода идентификации.

59.Метод идентификации на основе анализа импульсной характеристики: суть и условия применения.

60.Метод идентификации на основе анализа импульсной характеристики: обоснование взаимосвязи спектров дельта-функции, импульсной характеристики и частотной характеристики объекта.

61.Трудности практического использования преобразования Фурье в процессе идентификации методом анализа импульсной характеристики.

62.Переход к конечным пределам в формуле преобразования Фурье, влияние на спектр анализируемого сигнала.

63.Дискретное преобразование Фурье. Влияние дискретизации анализируемого сигнала на его спектр.

64.Как правильно выбрать частоту дискретизации анализируемой импульсной характеристики?

65.Из спектра импульсной характеристики - массива, полученного в результате применения ДПФ, выделить эффективную часть, которая может быть использована для дальнейшей идентификации. Объяснить.

66.Как правильно выбрать необходимые для качественной идентификации шаг дискретизации, объем дискретных отсчетов и интервал наблюдения за анализируемой импульсной характеристики?

67.Способы и условия понижения объема вычислительных операций в ходе применения ДПФ

68.Особенности реализации метода идентификации, основанного на анализе импульсной характеристики.

69.Метод идентификация на основе анализа переходной характеристики: суть и условия применения.

70.Метод идентификация на основе анализа переходной характеристики: обоснование взаимосвязи переходной характеристики и частотной характеристики объекта.

71.Особенности реализации метода идентификации, основанного на анализе переходной характеристики.

72.Идентификация методом корреляционных функций: суть и условия применения.

73.Идентификация методом корреляционных функций: обоснование взаимосвязи «белого шума», спектра реакции объекта на «белый шум» и его частотной характеристики.

74.Идентификация методом корреляционных функций: вывод уравнения статистической идентификации линейного объекта (уравнение Винера-Хопфа).

75.Идентификация методом корреляционных функций: взаимосвязь импульсной характеристики и ВКФ «белого шума» и реакции объекта на него.

76.Идентификация методом корреляционных функций: обосновать возможность идентификации объекта в поцессе его нормального функционирования.

77.Идентификация методом корреляционных функций: обосновать взаимосвязь частотной характеристики линейного объекта и спектров АКФ и ВКФ входного и выходного сигналов.

78.Идентификация методом корреляционных функций: схема практической реализации.

79.Область применения, основная идея, ограничения регрессионных методов идентификации.

80.Достоинства и недостатки регрессионных методов идентификации. Разновидности регрессионных методов.

81.Суть метода наименьших квадратов. Обоснование соотношений, обеспечивающих идентификацию линейного статического объекта.

82.Метод наименьших квадратов. Условия применения.

83.Обоснование метода наименьших квадратов для идентификации линейного динамического объекта.
Практика:

9.Определить параметры псевдослучайного бинарного сигнала, аппроксимирующего «белый шум», предназначенного для идентификации линейного динамического объекта в заданном диапазоне частот.

10.Определить передаточную функцию объекта по результатам анализа ЛАЧХ и ЛФЧХ.

11.Составить ЛАЧХ и ЛФЧХ по известной передаточной функции объекта.

12.Определить шаг дискретизации и объем дискретных отсчетов импульсной характеристики, если задан следующий диапазон частот, в котором должна быть идентифицирована исследуемая система.

13.Определить частотный диапазон, в котором будет представлен спектр импульсной характеристики, если заданы.

14.Определить частотный диапазон, в котором будет представлен спектр НПМДО с заданными параметрами (шаг дискретизации и объем дискретных отсчетов).

15.Определить эффективный частотный диапазон, в котором будет представлен спектр используемого для идентификации единичного импульса, если заданы его параметры.


Скачать файл (660.4 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации