Metody identyfikacji modeli procesów wolnozmiennych na potrzeby diagnostyki technicznej
|
|
- Wacława Milewska
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Metody idetyfikacji modeli procesów wolozmieych a potrzeby diagostyki techiczej 223 ZAGADNIENIA EKSPLOATACJI MASZYN Zeszyt 4 (152) 2007 PIOTR TOMASIK * Metody idetyfikacji modeli procesów wolozmieych a potrzeby diagostyki techiczej Słowa kluczowe Modelowaie procesów, aproksymacja przebiegów, miary podobieństwa, diagostyka procesów przemysłowych, wioskowaie bazujące a przykładach (CBR). Key-words Process modelig, methods of approximatio, measures of similarity, diagostic of idustrial processes, Case-Based Reasoig (CBR). Streszczeie W referacie przedstawioo metody bazujące a prostych sposobach przetwarzaia daych pochodzących ze złożoego wolozmieego procesu przemysłowego o charakterze cykliczym, w wyiku zastosowaia których moża byłoby otrzymać modele tych procesów. Opisao potrzebę opracowaia tych metod oraz założeia jakie przyjęto dla ich zdefiiowaia. Przedstawioo zapropoowae proste miary wyzaczaia podobieństw cykli, wybrae wyiki wyszukiwaia podobych cykli oraz wioski. 1. Wstęp Dae zgromadzoe podczas moitorowaia przebiegu złożoych procesów przemysłowych o cykliczym charakterze mogą być ośikiem iformacji o sposobie sterowaia tymi procesami. Dae te są pozyskiwae za pomocą różych czujików (pomiar mocy, prądów, temperatur) oraz bezpośredio od obsługi daego urządzeia (spostrzeżeia o staie maszy i prawidłowości stero- * Politechika Śląska, Wydział Mechaiczy Techologiczy, Katedra Podstaw Kostrukcji Maszy, ul. Koarskiego 18a, Gliwice, ptomasik@polsl.pl, tel.: (032)
2 224 P. Tomasik waia procesem) są gromadzoe w bazach daych archiwalych. Sterowaie złożoym procesem może być prowadzoe w pętli otwartej przez operatorów procesu, a jakość prowadzeia procesu zależy wówczas w zaczym stopiu od ich wiedzy i doświadczeia. Nie zawsze też jest określoa dostateczie sformalizowaa procedura prowadzeia takiego procesu. Osoby obsługujące proces ie potrafią przekazać swojej wiedzy w sposób, który pozwalałby zidetyfikować taką procedurę optymalego sterowaia obiektem/procesem. Moża przyjąć, że każdy operator posiada własą drogę postępowaia, która różi się od sposobu postępowaia iych operatorów procesu. Dodatkowe zadaia realizowae przez operatorów podczas sterowaia obejmują przestrzegaie określoych zakresów poszczególych parametrów, których przekroczeie zarówo dla wartości, jak i czasu trwaia takiego stau może bardzo iekorzystie wpływać a sta daego obiektu przemysłowego i/lub spowodować iekorzysty wpływ a pozostałe obiekty tworzące ciąg produkcyjy. Podczas trwaia cyklu produkcyjego wymagae jest zachowaie sychroizacji pomiędzy poszczególymi obiektami procesu, co wyika z ciągłego przepływu materii pomiędzy tymi obiektami. W wyiku przeglądu istiejącego stau w zakresie metod modelowaia procesów wolozmieych stwierdzoo, że przydate do modelowaia takich procesów mogą być metody bazujące a prostych sposobach przetwarzaia daych. Zapropoowao owe metody modelowaia procesów reprezetowaych za pomocą wielowymiarowych szeregów czasowych. Metody te bazują a miarach odległości (bezwzględych i względych) oraz sekwecjach zakowych stosowaych do wyzaczaia stopia podobieństwa pomiędzy poszczególymi realizacjami procesu. Uzyskae modele poszczególych cykli procesu mają charakter globaly. Mogą być oe wykorzystae w rozumowaiu opartym a przykładach (ag. Case-Based Reasoig, CBR). Opracowae metody zostały szczegółowo opisae w [1]. W referacie przedstawioo opis jedyie metody bazującej a bezwzględej odległości euklidesowej w celu przybliżeia ogólego schematu postępowaia podobego w przypadku wszystkich opracowaych metod. W główej mierze skupioo się a przedstawieiu wyików weryfikacji opracowaych metod dla daych pochodzących z rzeczywistego obiektu techiczego. 2. Metody pozyskiwaia wiedzy z bazy daych procesowych Przy opracowaiu metod pozyskiwaia wiedzy przyjęto, że wejściem procesu pozyskiwaia wiedzy są odpowiedio licze dae, mogące być ośikiem iformacji o iektórych wejściach (w tym sterowaiach), staach i wyjściach procesu. Opisywae obiekty lub procesy wiy charakteryzować się pewymi określoymi cechami. Proces powiie być sterowaly i mieć charakter cykliczy. Cykle mogą składać się z faz, których liczba przypadająca a pojedyczy
3 Metody idetyfikacji modeli procesów wolozmieych a potrzeby diagostyki techiczej 225 cykl jest dowola. Za pomocą opracowaych metod moża idetyfikować modele a podstawie całych cykli, jak i w rozbiciu tych cykli a fazy. Koiecze jest, aby liczba tych faz była taka sama dla każdego badaego cyklu. Czasy trwaia poszczególych faz cykli lub całych cykli mogą być róże. Liczba atrybutów opisujących sposób sterowaia obiektem lub procesem może być zacza (atrybuty do badań wybiera się a podstawie ich klasyfikacji). Ze względu a dae koiecze jest, aby istiał zbiór atrybutów opisujących wejścia i wyjścia obiektu lub procesu, w postaci daych zgromadzoych w bazie daych archiwalych. Dae dotyczące sterowań, staów i wyjść reprezetowae są w postaci szeregów czasowych dyskretyzowaych wartości o stałym, ustaloym kroku dyskretyzacji. Dopuszczale jest występowaie typowych błędów w szeregach czasowych, jak: przekłamaia pojedyczych wartości, brak wartości atrybutu itp. W celu zastosowaia opracowaych metod koiecze jest pozyskaie odpowiedio liczego i kompletego zbioru daych archiwalych. Dla atrybutów procesowych wybraych do badań zmiaa wartości atrybutu iezależego powia powodować proporcjoalie dużą zmiaę wartości atrybutu zależego w podobym okresie. Do badań z zastosowaiem opracowaych metod moża wybrać atrybuty z różych klas parametrów procesowych (p. parametry elektrycze, wartości temperatur, wartości ciśień). Na rysuku 1 przedstawioo metodykę modelowaia zastosowaą dla opracowaych metod. Rys. 1. Opracowaa metodyka modelowaia Fig. 1. Methodics of work out process modelig
4 226 P. Tomasik 3. Sposób ormalizacji czasowej przebiegów ciągłych parametrów procesowych Normalizacja czasowa dotyczy sposobu rozwiązaia problemu związaego z koieczością porówywaia cykli lub faz cykli o różych czasach trwaia. W przypadku rozpatrywaia cykli złożoych z powtarzających się faz zapropoowao, że ormalizacja czasowa będzie dotyczyła cząstkowych faz poprzez wyzaczeie przyjętego parametru podziałki dla każdej z faz a podstawie poiższej zależości: PodzT T ( ( j, = (1) T ( gdzie: k ideks cyklu porówywaego, j ideks cyklu odiesieia, wzorcowego (cyklu, względem którego porówujemy), ideks fazy cyklu, PodzT ( j, podziałka czasowa pomiędzy poszczególymi cyklami o ideksach (k, dla daej fazy cyklu o ideksie, T ( ; T ( czas trwaia cyklu porówywaego o ideksie ( oraz cyklu odiesieia lub cyklu wzorcowego o ideksie ( dla daej fazy cyklu o ideksie. Jeżeli rozpatrujemy cały cykl, wówczas wartość przyjmuje się rówą 0. Zastosowaie tak zdefiiowaej podziałki powoduje, że: Dla cykli lub faz dłuższych od wzorca uzyskao podziałkę miejszą od 1 (zwiększeie częstotliwości próbkowaia wartości atrybutu), Dla cykli lub faz krótszych od wzorca uzyskao podziałkę większą od 1 (zmiejszeie częstotliwości próbkowaia wartości atrybutu). Efekt zwiększeia lub zmiejszeia częstotliwości próbkowaia badaych cykli poprzez wprowadzeie ustaloej podziałki odosi się do aproksymacji daych dla tych cykli (porówywaego i odiesieia), powodując stałą liczbę puktów aproksymujących day cykl (lub jego określoą fazę) w grupie badaych cykli. W celu przybliżoej reprezetacji cykli dla atrybutów procesowych zdecydowao się a zastosowaie dwóch różych metod aproksymacji za pomocą krzywych Beziera (krzywe swobode) oraz za pomocą krzywych typu B-Splie (krzywe parabolicze).
5 Metody idetyfikacji modeli procesów wolozmieych a potrzeby diagostyki techiczej Metoda określaia podobieństw bazująca a mierze euklidesowej dla odległości bezwzględej Przedstawioa metoda służy do określaia wartości podobieństw pomiędzy porówywaymi cyklami z zastosowaiem miary bazującej a odległości Euklidesa [2]. Odległości wyzaczae są a podstawie wzoru: P 2 D 2i = ( Y( p, i Y( p, i ) p= 1 (2) gdzie: i ideks atrybutu procesowego, p ideks puktu aproksymującego cykl (p = 1 P), P liczba puktów aproksymujących cykle, dla których jest obliczaa odległość euklidesowa, D 2 i odległość euklidesowa określaa dla daego atrybutu o ideksie i dla daej fazy cyklu o ideksie pomiędzy wykresami cykli o ideksach (k,, ( ; Y( j wartość daego atrybutu o ideksie i w poszczególych Y p, i ) p, i puktach aproksymacji dla cykli o ideksach (k, i daej fazy cyklu o ideksie. Pojęcie odległości bezwzględej dotyczy sposobu wyzaczaia wartości odległości pomiędzy poszczególymi puktami aproksymującymi przebiegi wartości atrybutów. Tutaj są oe wyzaczae jako różice wartości współrzędych tych puktów (próbe w przyjętym układzie odiesieia. Na podstawie tak wyzaczoej odległości euklidesowej określa się wartości podobieństw pomiędzy cyklami o ideksach (k, dla daego atrybutu o ideksie i oraz daej fazy cyklu o ideksie a podstawie zdefiiowaej poiżej miary podobieństwa: 1 2 D2i Π i = 1 max( D ) i Π = 1 2i dla dla max( D 2i max( D ) 0 2i ) = 0 (3) gdzie: Π i podobieństwo pomiędzy poszczególymi cyklami o ideksach (k, w obrębie daej fazy cyklu o ideksie dla daego atrybutu o ideksie i, max( D 2 i( k, ) ajwiększa odległość euklidesowa dla daego atrybutu o ideksie i oraz daej fazy cyklu o ideksie dla cykli o ideksach (k,.
6 228 P. Tomasik Wprowadzoa miara określaia podobieństw daje liiową zmiaę wartości podobieństw w fukcji odległości. Taka prosta miara podobieństwa została przyjęta dla ułatwieia późiejszej modyfikacji podobieństw. Wartość podobieństwa całkowitego pomiędzy poszczególymi cyklami o ideksach (k, dla wszystkich wybraych parametrów wyzacza się a podstawie zależości: 1 N ΠCi = w Π i N = 1 N w = 1 = N (4) gdzie: Π C i podobieństwo całkowite pomiędzy poszczególymi cyklami o ideksach (k, dla daego atrybutu o ideksie i, N liczba faz badaego atrybutu, w wagi zależe od fazy cyklu, mogą być przyjęte a podstawie opiii eksperta lub jeżeli ie są zae, przyjmują wartość w = 1 (gdzie = 1,, N); wagi te określają wpływ daej fazy cyklu a podobieństwo całych cykli. Poieważ dla takiego sposobu wyzaczaia wartości podobieństw pomiędzy cyklami o ideksach (k, dla daej fazy o ideksie może się zdarzyć, że ΠCi ΠCi ( j, to aby został spełioy aksjomat symetrii wartości podobieństwa ( Π Ci = ΠCi( j, ) wprowadzoo pojęcie wartości podobieństwa średiego Π SC i wyrażoego zależością: ΠCi( k, + ΠCi( j, ΠSCi( k, = ΠSCi( j, = (5) 2 Wartość podobieństwa całkowitego pomiędzy poszczególymi cyklami o ideksach (k, dla wszystkich wybraych parametrów wyzacza się a podstawie zależości: Π I w = I i 1 CALK i 1 I = wi ΠSCi I i 1 (6) gdzie: I liczba atrybutów procesowych wybraych do badań, w wagi dla poszczególych atrybutów procesowych (i = 1,,I). i
7 Metody idetyfikacji modeli procesów wolozmieych a potrzeby diagostyki techiczej 229 W podoby sposób jest wyzaczae podobieństwo pomiędzy wartościami parametrów wejściowych, wyjściowych i czasów trwaia poszczególych cykli. 5. Sposoby modyfikacji gęstości rozkładu podobieństw atrybutów procesowych Zapropoowae metody wyzaczaia podobieństw w zbiorze cykli określoych atrybutów procesowych pozwalają a wyzaczeie wartości podobieństw, które umożliwiają średią lub słabą rozróżialość pomiędzy tymi cyklami. Aby zwiększyć rozróżialość pomiędzy cyklami procesu, zastosowao modyfikowaie wyzaczoych wartości podobieństwa za pomocą zapropoowaych fukcji modyfikujących o tak dobraych parametrach, że gęstość rozkładu empiryczego podobieństwa zmiei się w te sposób, że zwiększoa zostaie rozróżialość pomiędzy cyklami poprzez zaczące zmiejszeie wartości podobieństw cykli o ajmiejszych wartościach podobieństw, iezaczą zmiaę wartości podobieństw cykli ze środkowych przedziałów wartości wyzaczoych podobieństw oraz zwiększeie liczby cykli bardzo podobych do zadaego cyklu odiesieia, w zakresie wysokich wartości podobieństwa (0,9 1,0). Wymagaia dla fukcji modyfikujących są astępujące: [0;1] [0;1], f mod mootoicza, f(0) mod = 0, f(1) mod = 1. Stosując zapropoowae poiżej fukcje modyfikujące moża odpowiedio kształtować gęstość rozkładu empiryczego wyzaczoych wartości podobieństw tak, aby uzyskać odpowiedią rozróżialość pomiędzy cyklami. Do modyfikacji zapropoowao astępujące fukcje modyfikujące: sigmoidala uipolara: Π Π mi( Π k, j mod mod fmod( Π ) = 1+ e Π mod( k, = max( Π ) mod = 2βΠ α k, j ) = 0 mod gdzie: α, β parametry decydujące o kształcie krzywej; cos(π), sih(π), Weibulla R(Π). 1 (7)
8 230 P. Tomasik Powyższe fukcje modyfikujące umożliwiają uzyskaie odpowiedich gęstości rozkładów podobieństw dla różych badaych atrybutów procesowych. Modyfikacje te mają duże zaczeie podczas zastosowaia opracowaych metod: sekwecji zakowych oraz odległościowych (względych). Jak stwierdzoo podczas badań wstępych, w wyiku zastosowaia tych metod obliczae są podobieństwa, które zapewiają iewystarczającą rozróżialość pomiędzy cyklami. Wprowadzeie modyfikacji otrzymywaych wartości podobieństw zacząco poprawia tę rozróżialość. 6. Weryfikacja metod Opracowae metody modelowaia procesów wolozmieych zostały poddae weryfikacji [3], [4], [5], do której wykorzystao dae zgromadzoe przez system SCADA, w który wyposażoy został piec do redukcji miedzi z żużla. Obiekt te jest jedym z wielu obiektów złożoego ciągu produkcyjego. Prowadzoy a im proces jest cykliczy o wzorcowym czasie trwaia cyklu rówym 480 mi. Cykle składają się z trzech faz (załaduek, redukcja, spust). Obiekt badań szerzej został opisay w [6], [7]. Wykorzystaie do badań weryfikacyjych tylko jedej bazy daych wyikało z trudości związaych z pozyskaiem takich baz daych. W wykorzystaej bazie daych są zgromadzoe dae procesowe dla około 200 atrybutów procesowych dotyczących tego obiektu, zarejestrowaych przez system SCADA działający a tym obiekcie oraz dae pochodzące od obsługi pieca, wprowadzoe z formularzy wypełiaych przez osoby adzorujące i sterujące procesem. W bazie zajduje się poad 1500 cykli archiwalych przebiegów sterowań, z czego do grupy użyteczych cykli moża zakwalifikować 580 cykli (a podstawie aalizy kompletości daych zgromadzoych cykli). W drodze dalszej aalizy wyselekcjoowao 360 cykli. Wśród tych 360 cykli moża wyróżić dwie grupy cykli po 180 cykli każda, pomiędzy którymi istieje długa przerwa czasowa w zapisie (około 3-miesięcza), która może świadczyć o przeprowadzoym remocie pieca. Do badań została wybraa pierwsza grupa cykli (do czasu prawdopodobego wystąpieia przerwy remotowe, z której po dalszej aalizie kompletości zapisów pozostało tylko 130 cykli, które posiadały pełe zapisy dla poszczególych, wybraych atrybutów procesowych. W bazie daych zostały zgromadzoe dae o trzech podstawowych typach atrybutów procesowych, zwaych dalej wolozmieymi parametrami procesowymi. Pierwszą grupę staowią wolozmiee parametry elektrycze dotyczące mocy, apięć, atężeń prądu dla główych obwodów zasilających pieca elektryczego. W grupie tej zalazły się także parametry prądowe urządzeń
9 Metody idetyfikacji modeli procesów wolozmieych a potrzeby diagostyki techiczej 231 peryferyjych pieca takich, jak wetylatory, dae o położeiu elektrod oraz o stosowaym zaczepie trasformatora. Grupę drugą tworzą wolozmiee parametry ciśieia pieca i jego obwodów zasilaia w wodę chłodzącą. Ostatią grupę tworzą wolozmiee parametry temperatur pieca. Do aalizy postaowioo wybrać parametry, które wykazują zauważale zmiay swoich wartości w czasie trwaia poszczególych cykli, czyli parametry elektrycze i ciśieia. Pomiięto tutaj parametry temperaturowe ze względu a przyjęcie ich jako parametrów stau cechujących się bardzo małą szybkością zmia ich wartości w czasie. Do badań wybrao 26 atrybutów opisujących sterowaia i stay procesu (parametry elektrycze, położeia elektrod, ciśieie w piecu) tabela 1, 6 atrybutów opisujących wejścia (skład chemiczy i ilość wprowadzaego żużla) oraz 6 atrybutów opisujących wyjścia (skład chemiczy i ilość żużla odmiedziowaego oraz ilość zużytej eergii w czasie cyklu). Do weryfikacji wykorzystao 130 kompletych cykli wybraych z bazy daych dla każdego z poszczególych atrybutów. Tabela 1. Wybrae parametry wolozmiee Table 1. Set of selected of slowly chagig parameters Idetyfikator parametru Wielkość mierzoa P52043 ciśieie w piecu elektryczym i_0_trafo prąd zerowy trasformatora p_czy_zas zasilaie moc czya p_bie_zas zasilaie moc biera poz_el (1,2,3) położeie elektrod 1, 2, 3 p_czy_el_(r,s,t) moc czya elektrod r, s, t p_bie_el_(r,s,t) moc biera elektrod r, s, t i_zas_(r,s,t) prąd zasilaia elektrod r, s, t i_el_(r,s,t) prąd w obwodzie elektrod r, s, t u_el_(r,s,t) apięcie elektrody r, s, t i_pas_12(e,g) prądy i_pas_13g prąd zaczep_poz pozycja zaczepu trasformatora 6.1. Określeie parametrów weryfikowaych metod Poieważ wybrae do badań cykle różią się czasami trwaia (róże czasy trwaia faz i całych cykli), koiecze było przeprowadzeie ormalizacji czasowej poszczególych faz cykli. Zdecydowao, że ormalizacja zostaie przeprowadzoa dla poszczególych faz względem ajkrócej trwających faz wybra-
10 232 P. Tomasik ych cykli. Przyjęto, że cykl odiesieia będzie się składał z faz o ajkrótszych czasach trwaia, określoych w zbiorze cykli wybraych do badań (60 puktów dla fazy zalewaia, 145 puktów dla fazy redukcji, 80 puktów dla fazy spustu). Tak zdefiioway cykl wzorcowy został zastosoway w prowadzoej weryfikacji. Wartości podziałki były wyzaczae za każdym razem, w każdej fazie cyklu i dla każdej rozpatrywaej pary porówywaych cykli o ideksach (k,. Opracowaa metoda ormalizacji czasowej ie wymaga, aby przy budowie wzorcowego cyklu uwzględiać ajkrócej trwające fazy. Założoo, że w trakcie wyzaczaia wartości podobieństw przebiegów rozpatrywaych atrybutów procesowych zostaą określoe wartości odległości i podobieństw dla poszczególych faz i a ich podstawie zostaie określoe podobieństwo całego cyklu zgodie ze zdefiiowaymi zależościami dla opracowaych metod Wyzaczeie wartości podobieństw cykli wybraych parametrów procesowych Na podstawie wyzaczoych wartości odległości dla poszczególych faz cykli, dla wybraych parametrów procesowych określoo wartości podobieństw pomiędzy cyklami dla poszczególych ich faz. W tabeli 2 zestawioo wyiki dla wybraych cykli w trzech klasach wartości podobieństw (ajwiększe, średie i ajmiejsze wartości podobieństwa) względem cyklu odiesieia 1534, uzyskaych w wyiku zastosowaia metody bazującej a odległości bezwzględej z zastosowaiem modyfikacji (fukcja sigmoidala) wartości wyzaczoych podobieństw oraz bez modyfikacji (dla parametru p_czy_zas). Tabela 2. Wartości wyzaczoych podobieństw Table 2. Set of cycles of similarities Wartości podobieństw ID Cyklu orygiale zmodyfikowae ,819 0, ,789 0, ,778 0, ,665 0, ,665 0, ,665 0, ,457 0, ,342 0, ,362 0,198
11 Metody idetyfikacji modeli procesów wolozmieych a potrzeby diagostyki techiczej 233 W tabeli 3 zestawioo wybrae wyiki wyszukiwaia podobych cykli do cyklu odiesieia 1534 dla podobieństw wyzaczoych za pomocą omówioych powyżej metod. Do modyfikacji wyzaczoych wartości podobieństw zastosowao fukcję modyfikującą sigmoidalą. Po uśredieiu wartości podobieństw wyzaczoych za pomocą omówioych metod przeprowadzoo wyszukiwaie podobych realizacji. Tabela 3. Wyszukay zbiór cykli o różych podobieństwach do cyklu 1534 Table 3. Set of cycles of similarities to cycle ID 1534 Podobieństwa ID Cyklu Wejścia Parametry wolozmiee Wyjścia Całkowite ,97 0,84 0,99 0, ,92 0,86 0,86 0, ,67 0,85 0,67 0, ,57 0,73 0,45 0, ,55 0,71 0,49 0, Ocea wyików badań uzyskaych za pomocą opracowaych metod Oceie poddao wyiki uzyskae z uśredioych wartości podobieństw wyzaczoych za pomocą opracowaych metod. Gęstość rozkładu empiryczego wartości podobieństwa dobrao za pomocą fukcji modyfikującej sigmoidalej, tak aby uzyskać odpowiedio liczą reprezetację cykli podobych do zadaego w różych obszarach podobieństwa. Dla tak zmodyfikowaych wartości postaowioo zweryfikować astępującą hipotezę [1]. Jeżeli w zbiorze cykli reprezetowaym za pomocą opracowaych metod da się określić podzbiór cykli o dostateczie wysokich podobieństwach staów wejściowych Π WE, który będzie dostateczie liczy L WE i w tym podzbiorze da się określić podzbiór cykli o dostateczie wysokich podobieństwach sterowań Π STER i dostateczie dużej liczości L STER, to w tym ostatim podzbiorze także będą dostateczie wysokie podobieństwa staów wyjściowych Π WY. W tabeli 4 zestawioo wyiki przeprowadzoego badaia dla różych wartości progowych podobieństw poszczególych klas parametrów oraz różych liczości progowych dla tych parametrów. Miarą ocey opracowaych elemetów systemu CBR była wartość średia współczyika O EST [1] z poszczególych prób L PROB.
12 234 P. Tomasik Tabela 4. Wyiki ocey opracowaych elemetów systemu CBR Table 4. Results of work out of CBR system evaluatio Liczba Wejścia Sterowaia Wyjścia prób Estymator Π WE L WE Π STER L STER Π WY PROB O EST [%] 0,9 20 0,8 10 0, ,9 20 0,8 5 0, ,9 20 0, , ,9 20 0,8 10 0, ,9 20 0,8 10 0, Na podstawie wyików moża stwierdzić, że przyjęte kryterium jest spełioe dla tak przygotowaego zbioru przykładów cykli. Otrzymae wysokie wartości estymatora (a poziomie 85%) pozwalają stwierdzić, że zbudowae elemety systemu wioskowaia opartego a przykładach, tj. sposób reprezetacji przykładów i miara podobieństwa przykładów, umożliwiają wystarczająco skuteczy wybór podobych cykli procesu. 7. Wioski Opracowae metody bazują a prostych sposobach aalizy daych oraz zdefiiowaych prostych miarach podobieństwa, co umożliwia łatwą implemetację programową oraz dużą szybkość działaia tych programów. Metody te łączą wiele różych sposobów modelowaia stosowaych w modelowaiu obiektów i/lub procesów, dzięki czemu wyiki uzyskiwae za ich pomocą mogą być bardziej wiarygode i miarodaje iż w przypadku stosowaia tylko jedej z opracowaych metod. Stosowaie tych metod określaia podobieństw przebiegów umożliwia skutecze wyszukiwaie podobych cykli procesu. Przedstawioe sposoby modyfikacji wyliczaych wartości podobieństw pozwalają a określeie takiej fukcji podobieństwa, która ułatwia wyszukaie podobych realizacji procesu. Praca wpłyęła do Redakcji r. Literatura [1] Tomasik P.: Metody idetyfikacji modeli procesów wolozmieych a potrzeby diagostyki techiczej, Praca doktorska, Politechika Śląska: Wydział Mechaiczy Techologiczy, Gliwice [2] Cholewa W., Kiciński J.: Diagostyka techicza. Odwrote modele diagostycze, Wydawictwo Politechiki Śląskiej, Gliwice 1997.
13 Metody idetyfikacji modeli procesów wolozmieych a potrzeby diagostyki techiczej 235 [3] Tomasik P.: Metody regresyje modelowaia procesów, SEMINARIUM HMP-2006 Heurystycze modele procesów w utrzymaiu ruchu kompleksu ściaowego, 15 marca, Gliwice [4] Tomasik P.: Methods to determie cotrol similarities of complex process realizatio, AI-METH 2005 Artificial Itelligece Methods, Silesia Uiversity of Techology, November, Gliwice [5] Tomasik P.: Kocepcja systemu do diagostyki złożoego procesu przemysłowego, VII Krajowa Koferecja Naukowo-Techicza Diagostyka Procesów Przemysłowych, DPP'05, wrześia, Rajgród [6] Szulim R.: Metoda pozyskiwaia wiedzy do wspomagaia prowadzeia złożoego procesu techologiczego, Praca doktorska, Uiwersytet Zieloogórski: Wydział Elektroiki, Iformatyki i Telekomuikacji, Zieloa Góra [7] Szulim R.: Kocepcja systemu doradczego do wspomagaia obsługi w prowadzeiu złożoego procesu przemysłowego, VI Krajowa Koferecja Naukowo-Techicza Diagostyka Procesów Przemysłowych, DPP'03, wrześia, Władysławowo k. Gdańska Methods of modelig idetificatio of slowly chagig processes for eeds of techical diagosis Summary The paper deals with methods of modelig of slowly chagig processes, based o simple data processig from complexed, slowly chagig ad periodical idustrial process. There was preseted a simple data processig defiitio, chose results of similarity cycles searchig ad coclusios. The verificatio of prepared methods ad the the assessmet of their efficiecy has bee ru usig data from real techical object. Verificatio was a iductive provig the hypothesis, which was that cycle with eough similar iput ad eough similar steerig, obtais eough similar output.
Elementy modelowania matematycznego
Elemety modelowaia matematyczego Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Modelowaie daych (ilościowe): Metody statystycze: estymacja parametrów modelu,
Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie
Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,
ELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA
UNIWERSYTET TECHNOLOGICZNO-PRZYRODNICZY W BYDGOSZCZY WYDZIAŁ INŻYNIERII MECHANICZNEJ INSTYTUT EKSPLOATACJI MASZYN I TRANSPORTU ZAKŁAD STEROWANIA ELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA ĆWICZENIE: E20 BADANIE UKŁADU
Optymalizacja sieci powiązań układu nadrzędnego grupy kopalń ze względu na koszty transportu
dr hab. iż. KRYSTIAN KALINOWSKI WSIiZ w Bielsku Białej, Politechika Śląska dr iż. ROMAN KAULA Politechika Śląska Optymalizacja sieci powiązań układu adrzędego grupy kopalń ze względu a koszty trasportu
Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny
TEMATYKA: Regresja liiowa dla prostej i płaszczyzy Ćwiczeia r 5 DEFINICJE: Regresja: metoda statystycza pozwalająca a badaie związku pomiędzy wielkościami daych i przewidywaie a tej podstawie iezaych wartości
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.
Rachuek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystycza aaliza daych jakościowych Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok 407 ada@agh.edu.pl Wprowadzeie Rozróżia się dwa typy daych jakościowych: Nomiale jeśli opisują
X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.
Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,
MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU
Przedmiot: Iformatyka w logistyce Forma: Laboratorium Temat: Zadaie 2. Automatyzacja obsługi usług logistyczych z wykorzystaiem zaawasowaych fukcji oprogramowaia Excel. Miimalizacja pustych przebiegów
Artykuł techniczny CVM-NET4+ Zgodny z normami dotyczącymi efektywności energetycznej
1 Artykuł techiczy Joatha Azañó Dział ds. Zarządzaia Eergią i Jakości Sieci CVM-ET4+ Zgody z ormami dotyczącymi efektywości eergetyczej owy wielokaałowy aalizator sieci i poboru eergii Obeca sytuacja Obece
Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12
Wykład Korelacja i regresja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Wykład 8. Badaie statystycze ze względu
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)
Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych (w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym) Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli
Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy transportowe cd, Problem komiwojażera
Istrukcja do ćwiczeń laboratoryjych z przedmiotu: Badaia operacyje Temat ćwiczeia: Problemy trasportowe cd Problem komiwojażera Zachodiopomorski Uiwersytet Techologiczy Wydział Iżyierii Mechaiczej i Mechatroiki
Rentgenowska analiza fazowa jakościowa i ilościowa Wykład 9
Retgeowska aaliza fazowa jakościowa i ilościowa Wykład 9 1. Retgeowska aaliza fazowa jakościowa i ilościowa. 2. Metody aalizy fazowej ilościowej. 3. Dobór wzorca w aalizie ilościowej. 4. Przeprowadzeie
ELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA
NIWERSYTET TECHNOLOGICZNO-PRZYRODNICZY W BYDGOSZCZY WYDZIAŁ INŻYNIERII MECHANICZNEJ INSTYTT EKSPLOATACJI MASZYN I TRANSPORT ZAKŁAD STEROWANIA ELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA ĆWICZENIE: E13 BADANIE ELEMENTÓW
ANALIZA DRGAŃ POPRZECZNYCH PŁYTY PIERŚCIENIOWEJ O ZŁOŻONYM KSZTAŁCIE Z UWZGLĘDNIENIEM WŁASNOŚCI CYKLICZNEJ SYMETRII UKŁADU
Dr iż. Staisław NOGA oga@prz.edu.pl Politechika Rzeszowska ANALIZA DRGAŃ POPRZECZNYCH PŁYTY PIERŚCIENIOWEJ O ZŁOŻONYM KSZTAŁCIE Z UWZGLĘDNIENIEM WŁASNOŚCI CYKLICZNEJ SYMETRII UKŁADU Streszczeie: W publikacji
Siłownie ORC sposobem na wykorzystanie energii ze źródeł niskotemperaturowych.
Siłowie ORC sposobem a wykorzystaie eergii ze źródeł iskotemperaturowych. Autor: prof. dr hab. Władysław Nowak, Aleksadra Borsukiewicz-Gozdur, Zachodiopomorski Uiwersytet Techologiczy w Szczeciie, Katedra
OBWODY LINIOWE PRĄDU STAŁEGO
Politechika Gdańska Wydział Elektrotechiki i Automatyki 1. Wstęp st. stacjoare I st. iżyierskie, Eergetyka Laboratorium Podstaw Elektrotechiki i Elektroiki Ćwiczeie r 1 OBWODY LINIOWE PRĄDU STAŁEGO Obwód
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH POMIAR FIZYCZNY Pomiar bezpośredi to doświadczeie, w którym przy pomocy odpowiedich przyrządów mierzymy (tj. porówujemy
Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA
Aaliza iepewości pomiarowych w esperymetach fizyczych Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODNOŚCI χ PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: Na stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz
INWESTYCJE MATERIALNE
OCENA EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI INWESTCJE: proces wydatkowaia środków a aktywa, z których moża oczekiwać dochodów pieiężych w późiejszym okresie. Każde przedsiębiorstwo posiada pewą liczbę możliwych projektów
3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej
3. Regresja liiowa 3.. Założeia dotyczące modelu regresji liiowej Aby moża było wykorzystać model regresji liiowej, muszą być spełioe astępujące założeia:. Relacja pomiędzy zmieą objaśiaą a zmieymi objaśiającymi
Algorytmy I Struktury Danych Prowadząca: dr Hab. inż. Małgorzata Sterna. Sprawozdanie do Ćwiczenia 3 Algorytmy grafowe ( )
Poiedziałki 11.45 Grupa I3 Iformatyka a wydziale Iformatyki Politechika Pozańska Algorytmy I Struktury Daych Prowadząca: dr Hab. iż. Małgorzata Stera Sprawozdaie do Ćwiczeia 3 Algorytmy grafowe (26.03.12)
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli doświadczeie,
Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.
MIARY POŁOŻENIA I ROZPROSZENIA WYNIKÓW SERII POMIAROWYCH Miary położeia (tedecji cetralej) to tzw. miary przecięte charakteryzujące średi lub typowy poziom wartości cechy. Średia arytmetycza: X i 1 X i,
Zeszyty naukowe nr 9
Zeszyty aukowe r 9 Wyższej Szkoły Ekoomiczej w Bochi 2011 Piotr Fijałkowski Model zależości otowań giełdowych a przykładzie otowań ołowiu i spółki Orzeł Biały S.A. Streszczeie Niiejsza praca opisuje próbę
METODY I ZASTOSOWANIA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI. LABORATORIUM nr 01. dr inż. Robert Tomkowski
METODY I ZASTOSOWANIA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI LABORATORIUM r 01 Temat: PERCEPTRON dr iż. Robert Tomkowski pok. 118 bud. C robert.tomkowski@tu.koszali.pl tel. 94 3178 251 Metody i zastosowaia sztuczej iteligecji
Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)
Elemety statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezetacji (wykład I) Populacja statystycza, badaie statystycze Statystyka matematycza zajmuje się opisywaiem i aalizą zjawisk masowych za pomocą metod
Ć wiczenie 17 BADANIE SILNIKA TRÓJFAZOWEGO KLATKOWEGO ZASILANEGO Z PRZEMIENNIKA CZĘSTOTLIWOŚCI
Ć wiczeie 7 BADANIE SILNIKA TRÓJFAZOWEGO KLATKOWEGO ZASILANEGO Z RZEIENNIKA CZĘSTOTLIWOŚCI Wiadomości ogóle Rozwój apędów elektryczych jest ściśle związay z rozwojem eergoelektroiki Współcześie a ogół
Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8
Część I Statystyka opisowa () Statystyka opisowa 24 maja 2010 1 / 8 Niech x 1, x 2,..., x będą wyikami pomiarów, p. temperatury, ciśieia, poziomu rzeki, wielkości ploów itp. Przykład 1: wyiki pomiarów
INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH Z WYTRZYMAŁOŚCI MATERIAŁÓW
INSTYTUT MASZYN I URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Politechika Śląska w Gliwicach INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH Z WYTRZYMAŁOŚCI MATERIAŁÓW BADANIE ODKSZTAŁCEŃ SPRĘŻYNY ŚRUBOWEJ Opracował: Dr iż. Grzegorz
ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH
ZJAZD ESTYMACJA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oa oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej estymatorem,
METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński
Metody Numerycze METODY NUMERYCZNE dr iż. Mirosław Dziewoński e-mail: miroslaw.dziewoski@polsl.pl Pok. 151 Wykład /1 Metody Numerycze Aproksymacja fukcji jedej zmieej Wykład / Aproksymacja fukcji jedej
Struktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates)
Struktura czasowa stóp procetowych (term structure of iterest rates) Wysokość rykowych stóp procetowych Na ryku istieje wiele różorodych stóp procetowych. Poziom rykowej stopy procetowej (lub omialej stopy,
Estymacja przedziałowa
Metody probabilistycze i statystyka Estymacja przedziałowa Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze
Zasilanie budynków użyteczności publicznej oraz budynków mieszkalnych w energię elektryczną
i e z b ę d i k e l e k t r y k a Julia Wiatr Mirosław Miegoń Zasilaie budyków użyteczości publiczej oraz budyków mieszkalych w eergię elektryczą Zasilacze UPS oraz sposoby ich doboru, układy pomiarowe
Laboratorium Sensorów i Pomiarów Wielkości Nieelektrycznych. Ćwiczenie nr 1
1. Cel ćwiczeia: Laboratorium Sesorów i Pomiarów Wielkości Nieelektryczych Ćwiczeie r 1 Pomiary ciśieia Celem ćwiczeia jest zapozaie się z kostrukcją i działaiem czujików ciśieia. W trakcie zajęć laboratoryjych
STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.
Statytycza ocea wyików pomiaru STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczeia jet: uświadomieie tudetom, że każdy wyik pomiaru obarczoy jet błędem o ie zawze zaej przyczyie i wartości,
OCENA MOŻLIWOŚCI LOKALIZACJI ŹRÓDEŁ EMISJI W WARUNKACH ŚRODOWISKA ZURBANIZOWANEGO Z WYKORZYSTANIEM METODY SDF
OCEN MOŻLIWOŚCI LOKLIZCJI ŹRÓEŁ EMISJI W WRUNKCH ŚROOWISK ZURBNIZOWNEGO Z WYKORZYSTNIEM METOY SF Cezary ZIÓŁKOWSKI, Ja M. KELNER Istytut Telekomuikacji Wydziału Elektroiki Wojskowa kademia Techicza -98
Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alia Gleska Istytut Matematyki WE PP 18 listopada 2017 1 Metoda aalitycza Metoda aalitycza przyjmujemy założeie, że zmiay zjawiska w czasie moża przedstawić jako fukcję zmieej czasowej
Wprowadzenie. metody elementów skończonych
Metody komputerowe Wprowadzeie Podstawy fizycze i matematycze metody elemetów skończoych Literatura O.C.Ziekiewicz: Metoda elemetów skończoych. Arkady, Warszawa 972. Rakowski G., acprzyk Z.: Metoda elemetów
z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X
Matematyka ubezpieczeń majątkowych.0.0 r. Zadaie. Mamy day ciąg liczb q, q,..., q z przedziału 0,. Rozważmy trzy zmiee losowe: o X X X... X, gdzie X i ma rozkład dwumiaowy o parametrach,q i, i wszystkie
Rentgenowska analiza fazowa jakościowa i ilościowa Wykład 8
Retgeowska aaliza fazowa jakościowa i ilościowa Wykład 8. Retgeowska aaliza fazowa jakościowa i ilościowa. 2. Metody aalizy fazowej ilościowej. 3. Dobór wzorca w aalizie ilościowej. 4. Przeprowadzeie aalizy
ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4
Agata Boratyńska Statystyka aktuariala... 1 ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4 1. Wygeeruj szkody dla polis z kolejych lat wg rozkładu P (N = 1) = 0, 1 P (N = 0) = 0, 9, gdzie N jest liczbą szkód z jedej polisy.
1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o
1. Wioskowaie statystycze. W statystyce idetyfikujemy: Cecha-Zmiea losowa Rozkład cechy-rozkład populacji Poadto miaem statystyki określa się także fukcje zmieych losowych o tym samym rozkładzie. Rozkłady
Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA
Ćwiczeie ETYMACJA TATYTYCZNA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej
4. PRZEKŁADNIKI PRĄDOWE I NAPIĘCIOWE
4. PRZEŁDN PRĄDOWE NPĘOWE 4.. Wstęp 4.. Przekładiki prądowe Przekładikie prądowy prądu zieego azywa się trasforator przezaczoy do zasilaia obwodów prądowych elektryczych przyrządów poiarowych oraz przekaźików.
ROZPORZĄDZENIE MINISTRA NAUKI I SZKOLNICTWA WYŻSZEGO 1) z dnia 21 października 2011 r.
Dzieik Ustaw Nr 251 14617 Poz. 1508 1508 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA NAUKI I SZKOLNICTWA WYŻSZEGO 1) z dia 21 paździerika 2011 r. w sprawie sposobu podziału i trybu przekazywaia podmiotowej dotacji a dofiasowaie
ZESZYTY NAUKOWE NR 1(73) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE
ISSN 0209-2069 ZESZYTY NAUKOWE NR 1(73) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE EXPLO-SHIP 2004 Tadeusz Szelagiewicz, Katarzya Żelazy Progozowaie charakterystyk apędowych statku ze śrubą stałą podczas pływaia w
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD i 2 Literatura: Marek Cieciura, Jausz Zacharski, Metody probabilistycze w ujęciu praktyczym, L. Kowalski, Statystyka, 2005 2 Statystyka to dyscyplia aukowa, której zadaiem jest
POLITECHNIKA OPOLSKA
POLITCHIKA OPOLSKA ISTYTUT AUTOMATYKI I IFOMATYKI LABOATOIUM MTOLOII LKTOICZJ 7. KOMPSATOY U P U. KOMPSATOY APIĘCIA STAŁO.. Wstęp... Zasada pomiaru metodą kompesacyją. Metoda kompesacyja pomiaru apięcia
RWE Stoen Operator Sp. z o.o.
RWE toe Operator p. z o.o. Kryteria ocey możliwości przyłączeia oraz wymagaia techicze dla mikroistalacji i małych istalacji przyłączaych do sieci dystrybucyjej iskiego apięcia RWE toe Operator p. z o.o.
Kluczowy aspekt wyszukiwania informacji:
Wyszukiwaieiformacjitoproceswyszukiwaiawpewymzbiorze tychwszystkichdokumetów,którepoświęcoesąwskazaemuw kweredzietematowi(przedmiotowi)lubzawierająiezbędedla Wg M. A. Kłopotka: użytkowikafaktyiiformacje.
INSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ
LABORATORIUM OCHRONY ŚRODOWISKA - SYSTEM ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ - INSTRUKCJA NR 06- POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ 1. Cel istrukcji Celem istrukcji jest określeie metodyki postępowaia w celu
Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień.
Metoda aalizy hierarchii Saaty ego Ważym problemem podejmowaia decyzji optymalizowaej jest często występująca hierarchiczość zagadień. Istieje wiele heurystyczych podejść do rozwiązaia tego problemu, jedak
SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI BITUMICZNYCH W SYSTEMIE OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN
ZAŁĄCZNIK B GENERALNA DYREKCJA DRÓG PUBLICZNYCH Biuro Studiów Sieci Drogowej SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN WYTYCZNE STOSOWANIA - ZAŁĄCZNIK B ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI
Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej
Opracowaie daych pomiarowych dla studetów realizujących program Pracowi Fizyczej Pomiar Działaie mające a celu wyzaczeie wielkości mierzoej.. Do pomiarów stosuje się przyrządy pomiarowe proste lub złożoe.
L A B O R A T O R I U M T E C H N I K I C Y F R O W E J
Paweł OSTASZEWSKI 55566 25.11.2002 Piotr PAWLICKI 55567 L A B O R A T O R I U M T E C H N I K I C Y F R O W E J Ćwiczeie r 2 Temat: B A D A N I E P R Z E R Z U T N I K Ó W Treść ćwiczeia: Obserwacja a
Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora
Aaliza wyików symulacji i rzeczywistego pomiaru zmia apięcia ładowaego kodesatora Adrzej Skowroński Symulacja umożliwia am przeprowadzeie wirtualego eksperymetu. Nie kostruując jeszcze fizyczego urządzeia
Sprawozdanie z laboratorium proekologicznych źródeł energii
P O L I T E C H N I K A G D A Ń S K A Sprawozdaie z laboratorium proekologiczych źródeł eergii Temat: Wyzaczaie współczyika efektywości i sprawości pompy ciepła. Michał Stobiecki, Michał Ryms Grupa 5;
2. Schemat ideowy układu pomiarowego
1. Wiadomości ogóle o prostowikach sterowaych Układy prostowikowe sterowae są przekształtikami sterowaymi fazowo. UmoŜliwiają płya regulację średiej wartości apięcia wyprostowaego, a tym samym średiej
KOMPETENCJE EKSPERTÓW W INFORMATYCZNYM SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI
KOMPETENCJE EKSPERTÓW W INFORMATYCZNYM SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI Ryszard Budziński, Marta Fukacz, Jarosław Becker, Uiwersytet Szczeciński, Wydział Nauk Ekoomiczych i Zarządzaia, Istytut Iformatyki w
EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2011 POZIOM ROZSZERZONY WYBRANE: CZĘŚĆ I. Czas pracy: 90 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY
Cetrala Komisja Egzamiacyja Arkusz zawiera iformacje prawie chroioe do mometu rozpoczęcia egzamiu. Układ graficzy CKE 2010 KOD WISUJE ZDAJĄCY ESEL Miejsce a aklejkę z kodem EGZAMIN MATURALNY Z INORMATYKI
ŚLĄSKA LIGA BIZNESOWA CASE BIZNESOWY: PODSTAWY ANALIZ FINANSOWYCH ORAZ SZACUNKI PRZYCHODÓW I KOSZTÓW ZADANIE BIZNESOWE NR 5
ŚLĄSKA LIGA BIZNESOWA CASE BIZNESOWY: PODSTAWY ANALIZ FINANSOWYCH ORAZ SZACUNKI PRZYCHODÓW I KOSZTÓW ZADANIE BIZNESOWE NR 5 Pierwszym etapem prac jest określeie polityki ceowej i progoz sprzedaży (wypełij
Prawo odbicia i załamania. Autorzy: Zbigniew Kąkol Piotr Morawski
Prawo odbicia i załamaia Autorzy: Zbigiew Kąkol Piotr Morawski 207 Prawo odbicia i załamaia Autorzy: Zbigiew Kąkol, Piotr Morawski Jeżeli światło pada a graicę dwóch ośrodków, to ulega zarówo odbiciu a
STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH
TATYTYKA I ANALIZA DANYCH Zad. Z pewej partii włókie weły wylosowao dwie próbki włókie, a w każdej z ich zmierzoo średicę włókie różymi metodami. Otrzymao astępujące wyiki: I próbka: 50; średia średica
4. Aproksymacja Wprowadzenie (4.1) aproksymowana aproksymującej przybliżającej błędami aproksymacji przybliżenia
4. Aproksymacja Wprowadzeie (4.1) Aproksymacja ozacza przybliżaie fukcji y= f x za pomocą prostszej, ależącej do określoej klasy fukcji y=f x. Przyczyy strosowaia aproksymacji: - fukcja aproksymowaa y=
ZASTOSOWANIE SILNIKÓW O DUśEJ SPRAWNOŚCI DO NAPĘDÓW WENTYLATORÓW MŁYNOWYCH
Zeszyty Problemowe Maszyy Elektrycze Nr 88/2010 135 Grzegorz Badowski, Jerzy Hickiewicz, Krystya Macek-Kamińska, Marci Kamiński Politechika Opolska, Opole Piotr Pluta, PGE Elektrowia Opole SA, Brzezie
Niepewności pomiarowe
Niepewości pomiarowe Obserwacja, doświadczeie, pomiar Obserwacja zjawisk fizyczych polega a badaiu ych zjawisk w warukach auralych oraz a aalizie czyików i waruków, od kórych zjawiska e zależą. Waruki
(1) gdzie I sc jest prądem zwarciowym w warunkach normalnych, a mnożnik 1,25 bierze pod uwagę ryzyko 25% wzrostu promieniowania powyżej 1 kw/m 2.
Katarzya JARZYŃSKA ABB Sp. z o.o. PRODUKTY NISKONAPIĘCIOWE W INSTALACJI PV Streszczeie: W ormalych warukach pracy każdy moduł geeruje prąd o wartości zbliżoej do prądu zwarciowego I sc, który powiększa
METODYKA OCENY EKONOMICZNEJ MAGAZYNOWANIA ENERGII ELEKTRYCZNEJ
Józef PASKA, Mariusz KŁOS, Karol PAWLAK Politechika Warszawska METODYKA OCENY EKONOMICZNEJ MAGAZYNOWANIA ENERGII ELEKTRYCZNEJ Magazyowaie eergii w ostatich latach cieszy się coraz większym zaiteresowaiem,
3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 2. Zmiee losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby daych, estymacja parametrów 4. Testowaie hipotez 5. Testy parametrycze 6. Testy
AUTOMATYCZNE GENEROWANIE ESTETYCZNYCH WZORÓW ZA POMOCĄ TRANSFORMACJI GUMOWSKIEGO-MIRY KRZYSZTOF GDAWIEC, WIESŁAW KOTARSKI, AGNIESZKA LISOWSKA
AUOMAYCZNE GENEROWANIE ESEYCZNYCH WZORÓW ZA POMOCĄ RANSFORMACJI GUMOWSKIEGO-MIRY KRZYSZOF GDAWIEC, WIESŁAW KOARSKI, AGNIESZKA LISOWSKA Uiwersytet Śląski, Istytut Iformatyki, 41 Sosowiec, ul. Będzińska
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA Mamy populację geeralą i iteresujemy się pewą cechą X jedostek statystyczych, a dokładiej pewą charakterystyką liczbową θ tej cechy (p. średią wartością
KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 3 Parametrycze testy istotości ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Stroa Część : TEST Zazacz poprawą odpowiedź (tylko jeda jest prawdziwa). Pytaie Statystykę moża rozumieć jako: a) próbkę
Scenariusz lekcji: Kombinatoryka utrwalenie wiadomości
Sceariusz lekcji: Kombiatoryka utrwaleie wiadomości 1 1. Cele lekcji a) Wiadomości Uczeń: za pojęcia: permutacja, wariacja i kombiacja, zdarzeie losowe, prawdopodobieństwo, za iezbęde wzory. b) Umiejętości
EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2012 POZIOM PODSTAWOWY CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 75 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY
Cetrala Komisja Egzamiacyja Arkusz zawiera iformacje prawie chroioe do mometu rozpoczęcia egzamiu. Układ graficzy CKE 2010 KOD WPISUJE ZDAJĄCY PESEL Miejsce a aklejkę z kodem EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI
Przemysław Jaśko Wydział Ekonomii i Stosunków Międzynarodowych, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie
MODELE SCORINGU KREDYTOWEGO Z WYKORZYSTANIEM NARZĘDZI DATA MINING ANALIZA PORÓWNAWCZA Przemysław Jaśko Wydział Ekoomii i Stosuków Międzyarodowych, Uiwersytet Ekoomiczy w Krakowie 1 WROWADZENIE Modele aplikacyjego
BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI
StatSoft Polska, tel. () 484300, (60) 445, ifo@statsoft.pl, www.statsoft.pl BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI ZA POMOCĄ ANALIZY ROZKŁADÓW Agieszka Pasztyła Akademia Ekoomicza w Krakowie, Katedra Statystyki;
14. RACHUNEK BŁĘDÓW *
4. RACHUNEK BŁĘDÓW * Błędy, które pojawiają się w czasie doświadczeia mogą mieć włase źródła. Są imi błędy związae z błędą kalibracją torów pomiarowych, szumy, czas reagowaia przyrządu, ograiczeia kostrukcyje,
ZASTOSOWANIE PAKIETU SIMULINK DO MODELOWANIA TRANSMISJI VDSL*
Paweł Sroka Politechika Pozańska Istytut Elektroiki i Telekomuikacji psroka@et.put.poza.pl 2004 Pozańskie Warsztaty Telekomuikacyje Pozań 9-10 grudia 2004 ZASTOSOWANIE PAKIETU SIMULINK DO MODELOWANIA TRANSMISJI
Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).
Cetrale miary położeia Średia; Moda (domiata) Mediaa Kwatyle (kwartyle, decyle, cetyle) Moda (Mo, D) wartość cechy występującej ajczęściej (ajlicziej). Mediaa (Me, M) dzieli uporządkoway szereg liczbowy
ĆWICZENIE nr 2 CYFROWY POMIAR MOCY I ENERGII
Politechika Łódzka Katedra Przyrządów Półprzewodikowych i Optoelektroiczych WWW.DSOD.PL LABORATORIUM METROLOGII ELEKTROICZEJ ĆWICZEIE r CYFROWY POMIAR MOCY I EERGII Łódź 009 CEL ĆWICZEIA: Ćwiczeie ma a
Sygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu.
Sygały pojęcie i klasyfikacja, meody opisu. Iformacja przekazywaa jes za pośredicwem sygałów, kóre przeoszą eergię. Sygał jes o fukcja czasowa dowolej wielkości o charakerze eergeyczym, w kórym moża wyróżić
POMIARY WARSZTATOWE. D o u ż y t k u w e w n ę t r z n e g o. Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Ćwiczenia laboratoryjne
D o u ż y t k u w e w ę t r z e g o Katedra Iżyierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego POMIARY WARSZTATOWE Ćwiczeia laboratoryje Opracowaie: Urszula Goik, Maciej Kabziński Kraków, 2015 1 SUWMIARKI Suwmiarka
Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407
Statystyka i Opracowaie Daych W7. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok407 ada@agh.edu.pl Estymacja parametrycza Podstawowym arzędziem szacowaia iezaego parametru jest estymator obliczoy a podstawie
Wymagania edukacyjne na poszczególne oceny z matematyki w klasie III poziom rozszerzony
Wymagaia edukacyje a poszczególe ocey z matematyki w klasie III poziom rozszerzoy Na oceę dopuszczającą, uczeń: zazacza kąt w układzie współrzędych, wskazuje jego ramię początkowe i końcowe wyzacza wartości
Wpływ warunków eksploatacji pojazdu na charakterystyki zewnętrzne silnika
POLITECHNIKA BIAŁOSTOCKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Budowy i Eksploatacji Maszy Istrukcja do zajęć laboratoryjych z przedmiotu: EKSPLOATACJA MASZYN Wpływ waruków eksploatacji pojazdu a charakterystyki
STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II
STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II 1. Pla laboratorium II rozkłady prawdopodobieństwa Rozkłady prawdopodobieństwa dwupuktowy, dwumiaowy, jedostajy, ormaly. Związki pomiędzy rozkładami prawdopodobieństw.
SIECIOWA METODA LOKALIZACJI OBIEKTÓW JAKO CZYNNIK OGRANICZAJĄCY KOSZTY TRANSPORTU W ROLNICTWIE
IŜyieria Rolicza 7/2005 Adrze Marczuk Katedra Maszy i Urządzeń Roliczych Akadeia Rolicza w Lubliie SIECIOWA METODA LOKALIZACJI OBIEKTÓW JAKO CZYNNIK OGRANICZAJĄCY KOSZTY TRANSPORTU W ROLNICTWIE Streszczeie
Analiza potencjału energetycznego depozytów mułów węglowych
zaiteresowaia wykorzystaiem tej metody w odiesieiu do iych droboziaristych materiałów odpadowych ze wzbogacaia węgla kamieego ależy poszukiwać owych, skutecziej działających odczyików. Zdecydowaie miej
Przetworniki analogowo-cyfrowe i cyfrowo- analogowe
Przetworiki aalogowo-cyfrowe i cyfrowo- aalogowe 14.1. PRZETWORNIKI C/A Przetworik cyfrowo-aalogowy (ag. Digital-to-Aalog Coverter) jest to układ przetwarzający dyskrety sygał cyfrowy a rówowaŝy mu sygał
ALGORYTM OPTYMALIZACJI PARAMETRÓW EKSPLOATACYJNYCH ŚRODKÓW TRANSPORTU
Łukasz WOJCIECHOWSKI, Tadeusz CISOWSKI, Piotr GRZEGORCZYK ALGORYTM OPTYMALIZACJI PARAMETRÓW EKSPLOATACYJNYCH ŚRODKÓW TRANSPORTU Streszczeie W artykule zaprezetowao algorytm wyzaczaia optymalych parametrów
Statystyczny opis danych - parametry
Statystyczy opis daych - parametry Ozaczeia żółty owe pojęcie czerwoy, podkreśleie uwaga * materiał adobowiązkowy Aa Rajfura, Matematyka i statystyka matematycza a kieruku Rolictwo SGGW Zagadieia. Idea
Konica Minolta Optimized Print Services (OPS) Oszczędzaj czas. Poprawiaj efektywność. Stabilizuj koszty. OPS firmy Konica Minolta
Koica Miolta Optimized Prit Services (OPS) Oszczędzaj czas. Poprawiaj efektywość. Stabilizuj koszty. OPS firmy Koica Miolta Optimized Prit Services OPS Najlepszą metodą przewidywaia przyszłości jest jej
BADANIE PRĄDNIC TACHOMETRYCZNYCH
Politechika Warszawska Istytut Maszy Elektryczych Laboratorium Maszy Elektryczych Malej Mocy BADANIE PRĄDNIC TACHOMETRYCZNYCH Warszawa 2003 1. STANOWISKO POMIAROWE. Badaia przeprowadza się a specjalym
Metody kontroli poziomów emisji pola elektromagnetycznego w środowisku
Metody kotroli poziomów emisji pola elektromagetyczego w środowisku Paweł Bieńkowski Pracowia Ochroy Środowiska elektromagetyczego, ITTA, Politechika Wrocławska Pawel.biekowski@pwr.wroc.pl Wstęp Dyamiczy
MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań
MATURA 0 z WSiP Matematyka Poziom rozszerzoy Zasady oceiaia zadań Copyright by Wydawictwa Szkole i Pedagogicze sp z oo, Warszawa 0 Matematyka Poziom rozszerzoy Kartoteka testu Numer zadaia Sprawdzaa umiejętość
TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET
POLTECHNKA RZEZOWKA Kaedra Podsaw Elekroiki srukcja Nr5 F 00/003 sem. lei TRANZYTORY POLOWE JFET MOFET Cel ćwiczeia: Pomiar podsawowych charakerysyk i wyzaczeie paramerów określających właściwości razysora
Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.
Arkusz ćwiczeiowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE W zadaiach od. do. wybierz i zazacz poprawą odpowiedź. Zadaie. ( pkt) Liczbę moża przedstawić w postaci A. 8. C. 4 8 D. 4 Zadaie. ( pkt)
Lista 6. Estymacja punktowa
Estymacja puktowa Lista 6 Model metoda mometów, rozkład ciągły. Zadaie. Metodą mometów zaleźć estymator iezaego parametru a w populacji jedostajej a odciku [a, a +. Czy jest to estymator ieobciążoy i zgody?