5 - Identifikace. Michael Šebek Automatické řízení

Podobné dokumenty
5 - Identifikace. Michael Šebek Automatické řízení

Obr Lineární diskrétní systém

Příklady k přednášce 5 - Identifikace

4. Spline, Bézier, Coons

Interpolace a aproximace. Interpolace algebraickým polynomem a aproximace metodou nejmenších čtverců

v. Úkolem regrese (vyrovnání) argumentu y je nalézt vhodnou regresní funkci Y f (x)

u, v, w nazýváme číslo u.( v w). Chyba! Chybné propojení.,

3 - Póly, nuly a odezvy

Příklady k přednášce 12 - Frekvenční metody

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

4. Opakované pokusy a Bernoulliho schema

Příklady k přednášce 9 - Zpětná vazba

1. LINEÁRNÍ ALGEBRA. , x = opačný vektor

Lineární regrese ( ) 2

Příklady k přednášce 5 - Identifikace

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Hledání hyperbol


POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n

Lineární a adaptivní zpracovní dat. 4. Lineární filtrace II: FIR, IIR

8.2.6 Geometrická posloupnost

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

KKKKKKKKKKKKKK. (i = 1,..., m; j = 1,..., n) jsou reálná čísla a x j jsou neznámé, se nazývá soustava m lineárních rovnic o

Lineární a adaptivní zpracovní dat. 5. Lineární filtrace: FIR, IIR

6 Stabilita lineárních diskrétních regulačních obvodů

STEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE POSLOUPNOSTI A ŘADY FUNKCÍ

Příklady k přednášce 3 - Póly, nuly a odezvy

nazveme číselným vektorem. Čísla a Definice. Vektor, jehož všechny složky se rovnají nule, se nazývá nulový vektor o r = (0, 0, 0,, 0).

Příklady k přednášce 3 - Póly, nuly a odezvy



Měření na trojfázovém transformátoru.

Vlastnosti posloupností

10 - Přímá vazba, Feedforward

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Nové symboly pro čísla


Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

Přehled modelů viskoelastických těles a materiálů

8.2.7 Vzorce pro geometrickou posloupnost

Cílem kapitoly je zavedení význačných pojmů pro matice, jejichž znalost je nutná, mimo jiné, pro řešení soustav lineárních rovnic.

8.1 Úvod. Definice: [MA1-18:P8.1] výpočet obsahu plochy pod grafem funkce. (nejdříve jen pro a < b ) a = x 0 < x 1 <... < x n = b.

p = 6. k k se nazývá inverze v permutaci [ ] MATA P7 Determinanty Motivační příklad: Řešte soustavu rovnic o dvou neznámých: Permutace z n prvků:

2. Vícekriteriální a cílové programování

Seznámíte se s použitím určitého integrálu při výpočtu hmotnosti, statických momentů, souřadnic těžiště a momentů setrvačnosti.



Autoři: Jan Krákora,, David Šebek, Quido Herzeq; ČVUT FELK Praha; Dne:

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Posloupnosti a řady. Obsah


M - Posloupnosti VARIACE

3 - Póly, nuly a odezvy

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

Seznámíte se s použitím určitého integrálu při výpočtu hmotnosti, statických momentů, souřadnic těžiště a momentů setrvačnosti.

( 1). (, ) Sčítání. úplná binární sčítačka. Doba vytvoření součtu. s i. a i A B 3. c i+ a b. S i. c i. a b A B 2. a b c S 1. b i c i.

Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic

Cílem kapitoly je zvládnutí řešení determinantů čtvercových matic.



ř š é ř é ř ýš ú ř š é é é ř š é é ů ď ÝÍ ř é ř ř é ř ř é é ř š é š ž ý Ž é é ž é é ž ů ř ů é ď ž é ř é é ů ř ý ý š š ý š ý ů é ž é Ť š ů Í ř š é é š

Základní elementární funkce.


7 KONVOLUCE, KORELACE A AUTOKORELACE 1. 7 Konvoluce a Fourierova transformace konvoluce. Korelace, autokorelace

SP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák


Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254

9. Racionální lomená funkce

Dynamická pevnost a životnost Kumulace poškození


1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru

y = ax+b x x x... x x y i i



3 Integrální počet funkcí jedné reálné proměnné

Posloupnosti ( 1) ( ) 1. Různým způsobem (rekurentně i jinak) zadané posloupnosti. 2. Aritmetická posloupnost


IV. MKP vynucené kmitání

=, kde P(x) a Q(x) jsou polynomy. Rozklad na parciální zlomky Parciální zlomky jsou speciální racionální lomené funkce. Rozlišujeme 2 typy:

1.2. MOCNINA A ODMOCNINA

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

( t) ( t) ( t) Nerovnice pro polorovinu. Předpoklady: 7306


Interpolační křivky. Interpolace pomocí spline křivky. f 1. f 2. f n. x... x 2

PODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cena cenných papírů

Dynamická analýza rámu brdového listu

Řídicí technika. Obsah. Laplaceova transformace. Akademický rok 2019/2020. Připravil: Radim Farana

ř ý Ř É Á Ě Ě Ú é á í í č ě á é š Ťťé ó í ú ýó í ř š ě š í á ě í ý í Ř ú í é í í ú ů íš ě í í Í ď ňí ý í ýř čá ě á é š é é í ž í ó Í íóď ř ě é í ý č ě

2. Matice a determinanty

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY DUBNA 2018

Matematika NÁRODNÍ SROVNÁVACÍ ZKOUŠKY BŘEZNA 2018


Dynamický backpropagation a predikce

8.2.7 Geometrická posloupnost

Hyperbola, jejíž střed S je totožný s počátkem soustavy souřadnic a jejíž hlavní osa je totožná

7. ZÁKLADNÍ TYPY DYNAMICKÝCH SYSTÉMŮ


Transkript:

5 - Idetfce Mchel Šee Automtcé řízeí 08 6-3-8

Automtcé řízeí - Kyeret root Idetfce Zísáí modelu systému z dt ( jeho vldce jých dtech) whte ox (víme vše): ze záldích prcpů (fyz-chem-o- ) grey ox (víme ěco): záme tře typ modelu, hledáme prmetry lc ox (evíme c): ezáme typ modelu, řád, elertu,... V ARI uážeme je to ejjedodušší z čsové odezvy z frevečí odezvy záldy ejmeších čtverců Aproxmce ze soové odezvy (Bump test) expermet přzpůsoíme tomu, že hledáme leárí odchylový model - pozor prcoví od velost sou lscé, jedoduché, off-le, ope-loop, determstcé (je dyž e šumy) soustv musí ýt stlí! přípdé doprví zpožděí offset odečteme předem. Změříme soovou odezvu měříme ěol vyrých odů ut () () t. Dosdíme do oecě vypočíté odezvy řešíme rovce pro ezámé prmetry je to otížé, t hledáme zvláští hodoty D Mchel Šee ARI-05-08

. řád ez uly Automtcé řízeí - Kyeret root Gs () ys () + s + s s s + s y( ) 0,63 y( ) yt ( e ) t t y( t) ( e ) y( ) y 0,63 y( ) 0 0 y() yt () t Gs ys () s s s yt y() Mchel Šee ARI-05-08 3 s t

Automtcé řízeí - Kyeret root + s p Gs + p, p p s s ys () + + yt t+ p p p s s s s + s L () + + s + s Gs K K, L, p y(0) y() p p t yt () + e yt () K+ L(e K y(0) L y( ) K y K+ 0,63L K + L K K + L t. řád s ulou Mchel Šee ARI-05-08 4 p p ) 0,63L L K K ( ) s L + s K + L + K + L + Ks s Gs () K ( K L) K L + + + + + s + s + s + s + s

. řád ez ul - mtvý přípd Automtcé řízeí - Kyeret root Hledáme ω Gs () s s + ζω + ω y( ) %OS ±%. Změříme y( ),% OS, s. Vypočteme s ( OS ) ( OS ) l % 00 4 ζ, ω, y π + l % 00 ζ s Mchel Šee ARI-05-05 5

. řád tegrčí ez ul Automtcé řízeí - Kyeret root Systém s tegrčím chováím Gs () s s ( + ) s s s s s t h( t) t + e h ( t) t. reslíme symptotu v eoeču. odečteme τ 3. odečteme τ vypočteme Odoě pro složtější. směrce symptoty. pltí + + + h e symptot Gs () s s ( )! ( + ) ( t) Mchel Šee ARI-05-05 6 h τ h 3 4 5 0.37 0.7 0. 0.0 0.8

. řád ez ul - emtvý přípd Automtcé řízeí - Kyeret root sl Gs () e, ( + s)( + s) má soovou odezvu Idetfce je otížá grf hoře: odezvy se zdjí ýt růzé, le po ormlzc čsu je vdět, že jsou podoé e yt () t ( tl) ( tl) ( tl) ( tl) e e t ( + ) Proto je těžé určt prmetry roustě ze soové odezvy, šlo y to lépe z mpulzí Protíjí se přlžě v jedom odě, toho využívá Strejcov metod vz příldy e y 0.7 y τ.56 [ ] 0., [ ] 0., t τ t ( + ) Mchel Šee ARI-05-08 7

r: zvt se tegrčího chrteru Automtcé řízeí - Kyeret root Pro systém s tegrčím chováím u( ) Gs (), us () s s I ( s+ ) dy() t u( ) lm lm ( s y( s) ) lm ( sg( s) u( )) t dt s 0 s 0. Nreslíme symptotu v eoeču. Odečteme její směrc vypočteme (odečteme) I 3. Potom uděláme dervc odezvy 4. z í detfujeme systém proporcoálího chrteru éhož dosáheme použtím mpulzího vstupu ut () cδ () t us () c y () s Gsc () G() scs mpulse Mchel Šee ARI-05-05 8 P I u( ) yd () s sy() s sg() s s GP () s sg() s I I ( s+ ) J relzovt Drc? Krátým odélíovým pulsem s plochou c! u( )

r: zvt se dervčího chrteru (uly v ule) Automtcé řízeí - Kyeret root Pro systém dervčího chrteru (tedy s ulou v s 0) G( s) D ( s + ) s D u( ) ys () Gs () u( ) s ( s+ ) u( ) D u( ) yi ( s) y() s s s ( s+ ). Soovou odezvu dervčího čleu ejprve tegrujeme. A p detfujeme vhodou z předchozích metod totéž po tegrc Soová odezv dervčího čleu y( ) 0 éhož dosáheme vyuzeím rmpou u() t ct u() s c s. P výstup rovou odpovídá soové odezvě systému proporcoálího chrteru y () s c D c rmp Gs () s s + s Mchel Šee ARI-05-05 9

Automtcé řízeí - Kyeret root Bodeho grf Odezv většou měřeá (spetrálím lyzátorem Neo vypočteá (FEM z mech. modelu) Idetfce z frevečí odezvy Metody Podívt se, odhdout vlstost zusmo psovt symptoty Mm frevece ul Mxm frevece pólů Dorý ft v oolí mxm mm tlumeí, ásoost ul pólů Potom se jde doprví zpožděí stveím fázového Bodeho grfu Oecé metody terpolce, fttg, ejmeší čtverce Specálí metody (strší) pro Bodeho eo Nyqustův grf Mchel Šee ARI-05-08 0

Automtcé řízeí - Kyeret root Přeurčeá soustv leárích rovc ( A je m, m> ) poud r A r[ A ] Nejmeší čtverce Lest Squres Ax emá řešeí! Vrt m x ( x ) j j j Ax m x m evvletí mmlzc vdrátu ormy m. x r Ax se zývá rezduum eo odchyl zývá se řešeí s ejmeším čtverc m ( x ) j j j m x Pro A plé sloupcové hodost jdeme řešeí pomocí pseudoverze: A je čsto hodě vysoá! ( ) x AA A Mchel Šee ARI-05-08

Automtcé řízeí - Kyeret root Dsrétí leárí model, zývý v olst detfce Auto-Regressve Movg-Averge model wth exogeous put (ARMAX) Dý uď leárí dferečí rovcí se stochstcým čleem eo přeosem v operátoru zpožděí (polyomálím popsem) Neo v z-trsformc Idetfce metodou ejmeších čtverců + ( ) + + yt ( ) + ( ) + + ( ) + et y t y t u t u t u t 0, 0 Mchel Šee ARI-05-08 d ( d) y( t) ( d) u( t) + e( t) y( t) u( t) + e t d d d + d+ + d d + d+ + d z y( z ) u ( z ) + e z z z z z z z d z { (0),, ( ), } ( ) (0) ( ) y y y y yz y + y z + y z + z + z + + z z + z + + z 0 + + + z z z z ž + z + 0

Automtcé řízeí - Kyeret root Řešíme Idetfce metodou ejmeších čtverců ( ) ( ) + + ( ) + + ( ) + y t y t y t u t u t u t e t 0 ( 0) ( ) ( ) + 0 + ( 0) + + ( ) + ( ) ( 0) ( ) + ( ) + + + ( ) + ( ) y y y y u u u e y y y y u u u e 0 omptě 0 y y y y u u u e ( 0, ) (, ), ( ) + (, ) ( 0, ), ( ) + 0 y y y y u u u e ( ) (, ) ( 0, ), ( ) + (, ) (, ), ( ) + ( ) Mchel Šee ARI-05-08 3

Jedorázová detfce Automtcé řízeí - Kyeret root Ozčíme měřeá dt hledé prmetry vyjádříme omptě ( ) ( ) y y 0 y y u u 0 u y y y 0 y u u u, A y( m) y( m) y( m) y( m) u( m) u( m) u( m) x 0 ezámý vetor chy Ax + r ( ) e e r e( m) Hledáme přlžé řešeí m x r m Ax x Mchel Šee ARI-05-08 4

Automtcé řízeí - Kyeret root Stochstcý (Byesovsý) přístup důzy LS detfce dlší jemost Numercá mplemetce jedorázová detfce průěžá detfce - reurzví postup Proměé prmetry zpomíáí, směrové zpomíáí dptví řízeí Zudováí prorí formce Idetfový systém eí dosttečě vyuze leárí závslost dt př. detfce v uzvřeé smyčce ávrh expermetu / vol udcího sgálu o vše ž v dlších předmětech Mchel Šee ARI-05-06 5