IDENTYFIKACJA UKŁ ADU DYNAMICZNEGO OPISANEGO LINIOWYM LOSOWYM RÓWNANIEM RÓŻ NICZKOWYM

Podobne dokumenty
N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

Projekt 2 2. Wielomiany interpolujące

Podprzestrzenie macierzowe

METODY KOMPUTEROWE 1

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk

DWUWYMIAROWA FUNKCJA REGRESJI OPISANA ZA POMOCĄ BAZOWYCH FUNKCJI SKLEJANYCH

Linie regresji II-go rodzaju

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

Józef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta

. Wtedy E V U jest równa

będzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2

1. Relacja preferencji

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń

Mechanika ogólna. Wykład nr 4. Kratownice Tarcie Środki ciężkości Momenty bezwładności

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

Opracowanie wyników pomiarów

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część

Regresja linowa metoda najmniejszych kwadratów. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki US

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

ZMIENNE LOSOWE WIELOWYMIAROWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie

Matematyka II. Wykład 11. Całka podwójna. Zamiana na całkę iterowaną. Obliczanie pól obszarów i objętości brył.

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

Automatyka i Robotyka Analiza Wykład 14 dr Adam Ćmiel

Wyrażanie niepewności pomiaru

ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

Regresja REGRESJA

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania MODELOWANIE I PODSTAWY IDENTYFIKACJI

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa

WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA REWERSYJNEGO

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

A B - zawieranie słabe

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

Immunizacja portfela

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Zmiana bazy i macierz przejścia

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Definicja 3.9. Zadanie interpolacji wymiernej polega na znalezieniu dla danej funkcji f funkcji wymiernej W mn postaci

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym.

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

OBLICZANIE GEOMETRYCZNYCH MOMENTÓW BEZWŁADNOŚCI FIGUR PŁASKICH, TWIERDZENIE STEINERA LABORATORIUM RACHUNKOWE

BADANIE WSPÓŁZALEśNOŚCI DWÓCH CECH - ANALIZA KORELACJI PROSTEJ

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

System finansowy gospodarki

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Mec Me han a ik i a a o gólna Wyp W a yp dko dk w o a w do d w o o w l o ne n g e o g o ukł uk a ł du du sił.

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

termodynamika fenomenologiczna p, VT V, teoria kinetyczno-molekularna <v 2 > termodynamika statystyczna n(v) to jest długi czas, zachodzi

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

Metody numeryczne. Wykład nr 5: Aproksymacja i interpolacja. dr Piotr Fronczak

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

IV. RÓWNANIA RÓŻNICOWE

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Strona: 1 1. CEL ĆWICZENIA

... MATHCAD - PRACA 1/A

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

Natalia Nehrebecka. Dariusz Szymański

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

Transkrypt:

ZESZYY AUOWE AADEMII MARYARI WOJEEJ RO XLVI R 6 5 Aata Załęska-Foral Marek Zellma IDEYFIACJA UŁ ADU DYAMICZEGO OPISAEGO LIIOWYM LOSOWYM RÓWAIEM RÓŻ ICZOWYM SRESZCZEIE W opraowau przedstawa sę alortm detfkaj układów damz które moża opsać za pomoą low losow rówań różzkow Alortm te obejmuje układ damze z wmuszeam będąm estajoarm proesam losowm Sał traktuje sę jako elemet przestrze Hlberta proesów losow Do opsu estmatorów parametrów proesów wkorzstuje sę bazowe fukje sklejae WSĘP Celem detfkaj jest ustalee modelu matematzeo któr możlwe ajlepej w rama przjęt krterów oe opsuje rozpatrwae zjawska zaodząe w sstema rzezwst Dla szerokej klas układów damz zależość mędz welkośam wejśowm wjśowm moża opsać za pomoą rówań losow różzkow Odpowedź układu jest zdetermowaa przez: waruk pozątkowe tj welkoś arakterzująe sta układu; welkoś wejśowe wmuszea; parametr arakterzująe wewętrzą strukturę układu wstępująe w rówaa jako współzk Jeżel wmeoe welkoś ektóre lub wszstke są losowe to sał wjśow jest opsa przez proes losow Modelem matematzm opsująm taką zależość mędz sałem wejśowm a wjśowm może bć losowe rówae różzkowe 5

Aata Załęska-Foral Marek Zellma W ejszm artkule przedstawm pewą metodę doboru optmal współzków low rówań różzkow z losową fukją wmuszająą prz zdetermowa waruka pozątkow Współzk rówań wzazoo poprzez mmalzaję wskaźka detfkaj Jako wskaźk został przjęte odlełoś w przestrzea Hlberta któr elemetam są sał PRZESRZEŃ HILBERA PROCESÓW LOSOWYCH Do opsu sałów wejśa wjśa wkorzstam pojęe proesu stoastzeo z ustaloą przestrzeą probablstzą Ω F P przestrze zdarzeń elemetar Ω z określoą a ej rodzą podzborów F rozkładem prawdopodobeństwa P e ozaza zbór R : [ lzb rzezwst lub zbór w tm przedzale zawart Zbór będzem terpretowal jako zbór wl Przez t ozazm elemet zboru Fukję X : Ω R azwam fukją losową proesem stoastzm jeśl t x R { ω : X t ω < x} F Proes stoastz X X t ω jest fukją dwó zme: t oraz ω Dla każdeo ustaloeo t fukja X Xt ω rozważaa jako fukja arumetu ω jest zmeą losową Dla ustaloeo t przjmem zaps X t Xt ω Zatem proes stoastz moża traktować jako rodzę zme losow X t : Ω R atomast dla ustaloeo zdarzea elemetareo ω Ω każdeo t przjmem xt Xt ω Fukja x określoa w zborze e ma już arakteru losoweo azwam ją realzają proesu stoastzeo X ak wę proes stoastz moża traktować jako rodzę realzaj zależą od parametru ω Ω W zastosowaa praktz wzazee rozkładów proesu stoastzeo jest zaadeem skomplkowam Im sposobem opsu proesu losoweo jest podae jeo arakterstk W pra orazm sę tlko do mometów rzędu perwszeo drueo Szzeóle ważą rolę speła momet rzędu perwszeo azwa wartośą przeętą proesu 6 Zeszt aukowe AMW

Idetfkaja układu damzeo opsaeo lowm losowm rówaem Wartośą przeętą proesu stoastzeo X azwam fukję m : R której wartoś rówe są wartośom ozekwam zme losow przporządkowa odpowedm wlom: m t E[Xt] t R Będzem rozważać tlko klas proesów drueo rzędu [] tz mają orazo dru momet E[Xt] < t R Welkośam arakterzująm proes drueo rzędu są odpowedo fukja waraj autokorelaj autokowaraj Warają proesu stoastzeo X azwam fukję V : R którą dla każdeo ustaloeo t określam jako wartość przeętą fukj Xt mt zl Vt E[Xt mt ] t Fukją autokorelają proesu stoastzeo X azwam fukję R : R określoą wzorem Rt t E[Xt Xt ] t t Dla dwó róż proesów X Xt Y Yt wprowadza sę fukję korelaj wzajemej R XY t t E[Xt Yt ] t t Dla proesów drueo rzędu defuje sę raę ąłość różzkowalość ałkowalość w sese średokwadratowm [] X jeśl Defja Zmea losowa Yt jest średo kwadratową raą proesu losoweo lm E[Xt Yt ] t t Defja w sese średo kwa- Proes stoastz X jest ął w puke t t dratowm jeśl lm E[Xt Xt ] t t Jeżel proes stoastz X jest średo kwadratowo ął w każdm puke t to mówm że proes stoastz jest średo kwadratowo ął w zborze 6 5 7

Aata Załęska-Foral Marek Zellma werdzee Proes stoastz X jest średo kwadratowo ął w puke t wted tlko wted d jeo fukja R jest ąła w puke t t e proes stoastz X będze średo kwadratowo ął w puke t werdzee Jeśl steje fukja X & t taka że X t Δt X t lm X& t Δt t Δt to X & t azwam średo kwadratową poodą proesu X w puke t Jeśl proes stoastz jest średo kwadratowo ął w raa steje dla każdeo t to proes stoastz X azwam średo kwadratowo różzkowalm w jeo poodą ozazam X & Jeśl proes stoastz X jest średo kwadratowo ął w puke t to wartość przeęta teo proesu jest fukją ąłą w puke t d E [ X & ] E[ X ] O le proes losow X jest -krote średo kwadratowo różzkowal a to wartość ozekwaa steje a oraz d d E[ X ] E[ X ] Dalej będzem zakładal że rozpatrwae sał są elemetam przestrze Hlberta L Ω FP ął w zase proesów stoastz X t ω tak że E X < 8 Zeszt aukowe AMW

Idetfkaja układu damzeo opsaeo lowm losowm rówaem Przestrzeń ta jest przestrzeą Hlberta z elemetem zerowm Θ którm jest proes losow spełają waruek E [ X ] W przestrze tej loz skalar wzaza ormę X Y : E[ X Y ] X E[ X Y ] orma w daej przestrze dukuje metrkę Dwa sał X t Y t są jedakowe oraz ρ X Y X Y E X Y E X Y rterum lowej ezależoś a to ab proes losowe X X t L X są rówe jeżel przestrzee probablstze przestrze Hlberta L Ω FP bł lowo ezależe potrzeba wstarza ab wzazk E[ X X E[ X X L L L L E[ X X E[ X X L bł róż od zera 6 5 9

Aata Załęska-Foral Marek Zellma ALGORYM DOBORU WSPÓŁCZYIÓW Z LOSOWYM WYMUSZEIEM Załóżm że zależość mędz sałem wejśowm X t a sałem wjśowm opsaa jest losowm rówaem różzkowm a d Y d Y d Y a L a ay X Poprzez detfkaję układu damzeo będzem rozumel zaadee doboru współzków rówaa tak ab fukjoał d Y t d Y t d Y t J a L a a a a ay X t L osąął mmum orzstają z twerdzea o rzue ortooalm dobór optmal współzków a a L a rówaa sprowadza sę do rozwązaa układu rówań low a vj w j j 4 o współzka j v : E[ Y Y ] j j w j : E[ X Y j ] j e t t Yt Yt R t t Xt Yt orzstają z własoś [] R YY XY R j X Y t t E[X t Y j t ] j R t t t XY t j Zeszt aukowe AMW

Idetfkaja układu damzeo opsaeo lowm losowm rówaem podstawają t t t współzk 4 zapszem astępująo: v j : R j j Y Y 5 w : j j R j XY Estmator Rˆ YY Rˆ XY parametrów R YY t R XY t moża wzazć korzstają z m ezależ realzaj proesów X t Y t otrzma w t sam waruka Dla wszstk realzaj musm wbrać wspól momet zasow t odztwaa wartoś astępe dla każdej wl t odztujem z m realzaj wartoś ~ ~ ~ m proesu Y t oraz wartoś ~ x ~ x ~ xm proesu X t Dalej terpolują wartoś m m t m t m t m t dze m t ~ l m m m t m t m t m t dze m t ~ x ~ l l Welomaowm fukjam sklejam wzazm estmator Rˆ YY Rˆ XY l l ALGORYM IERPOLACJI ZA POMOCĄ WIELOMIAOWYCH FUCJI SLEJAYCH SOPIA RZECIEGO Δ e będze układem puktów t dzelą przedzał [ t t ] a podprzedzałów Δ : t < < t 6 5

Aata Załęska-Foral Marek Zellma Defja Fukję s s t Δ azwam fukją sklejaą stopa k z węzłam Δ : t < < jeśl: t w każdm podprzedzale t t dla s jest welomaem stopa e wższeo ż k s jej poode rzędu k są ąłe w przedzale [ t t ] tz k s C [ t t ] Zbór wszstk fukj skleja stopa k o węzła w pukta t ozazam przez S Δ k Defja 4 k S k e f t C [ t t ] Fukję s Δ azwam terpolają fukją sklejaą stopa k dla fukj f t jeśl s t f t Szukaą fukję terpolają stopa w każdm z podprzedzałów t t przedstawm w posta s W dze a b t t t t d t t W Z defj terpolajej fukj sklejaej oraz z jej ąłoś wraz z poodm rzędu otrzmujem 4 waruków Za dwa dodatkowe waruk przjęto '' s t f t s t f t '' '' '' O Zode z określeem fukj terpolajej fukj sklejaej otrzmujem a atomast z ąłoś s t 6 s w pukta t wka Zeszt aukowe AMW

Idetfkaja układu damzeo opsaeo lowm losowm rówaem '' W t W t '' zl dze d 7 '' : s t : t t Z kole z ąłoś s w pukta t otrzmujem a a b d oraz b d Z waruku S t W t otrzmujem b d Zatem Stąd b b d d 8 Z ąłoś ' s w pukta t wkają rówoś ' W t W ' zl b b d 9 6 5

Aata Załęska-Foral Marek Zellma 4 Zeszt aukowe AMW astępe podstawają d do 8 oraz uwzlędają 4 po przekształeu otrzmujem układ rówań z ewadomm Z waruków 6 mam β Podstawają do układu rówań otrzmujem β 6 6 Powższ układ rówań wode jest zapsać w posta maerzowej G C dze: 4 G C p r p r p r p r p r M M M M

Idetfkaja układu damzeo opsaeo lowm losowm rówaem 6 5 5 r p I 6 6 β Współzk teo układu rówań moża oblzć rekureje ze wzorów: r x x x x x r p δ δ λ λ δ δ λ δ 4 Podstawają do wzorów 7 otrzmujem współzk d astępe ze wzoru 8 otrzmujem b 5 Współzk a wzazam ze wzoru 6 PRZYŁAD UMERYCZY Zmaę kąta przełębea t ψ od zma t A ężaru wod apłwająej do zborków kompesaj wrzut torpedow pod wpłwem śea zaburtoweo moża dostateze dokłade opsać rówaem różzkowm drueo rzędu t A t t t ψ ψ ψ & & & 6

Aata Załęska-Foral Marek Zellma W pra [5] podae został wk pomarów zma kąta przełębea ~ ~ ψ t okrętu podwodeo w zależoś od ężaru wod A przjętej przez rufow zbork kompesaj wrzut torpedow w wl t Zaproksmowae ~ wartoś pomarowe A t ~ ψ sałów wejśoweo oraz wjśoweo ozazoo odpowedo A Ψ t Optmale współzk rówaa 6 wzazm poprzez mmalzaję błędu rówaa wskaźka detfkaj J t E[ ψ& ψ& ψ A ] t & Układ 4 przjmuje postać t t t t t t Ψ&& Ψ&& Ψ&& Ψ& Ψ&& Ψ t t t t t t Ψ& Ψ&& Ψ& Ψ& Ψ& Ψ t t t Ψ Ψ&& Ψ Ψ& Ψ Ψ t t t t t t t t t A Ψ&& A Ψ& A Ψ Wkorzstują opraowa alortm detfkaj uzskao zależość mędz sałem At ψ t w posta rówaa różzkoweo ' 684 Ψ& t 654Ψ& 5Ψ t A t t [95] 7 Rozwązae ψ t rówaa 7 przedstawoo a rsuku Dokładość detfkaj zależ od rzędu rówaa różzkoweo oraz od dokładoś aproksmaj sału wejśoweo wjśoweo Wzazoe rówae ruu okrętu podwodeo może bć wkorzstae do optmaleo sterowaa m w płaszzźe poowej 6 Zeszt aukowe AMW

Idetfkaja układu damzeo opsaeo lowm losowm rówaem Rs Zapełae zborków kompesaj rufow wrzut torpedow Rs Zależość zma kąta przełębea OP od zapełea zborka kompesajeo rufoweo wrzut torpedow Rs Zmaa kąta przełębea wzazoa z rozwązaa rówaa 7 6 5 7

Aata Załęska-Foral Marek Zellma BIBLIOGRAFIA [] ołodzej W Wbrae rozdzał aalz matematzej PW Warszawa 97 [] Mańzak Metod detfkaj welowmarow obektów sterowaa Wdawtwo aukowo-eze Warszawa 979 [] Papouls A Prawdopodobeństwo zmee losowe proes stoastze Wdawtwo aukowo-eze Warszawa 97 [4] Stępeń Z Badae wpłwu płwaloś szzątkowej a parametr ruu okrętu podwodeo praa masterska WSMW Gda 98 [5] Stezk S Subbot J Sples matemata See Mosow 976 [6] Zawałow J wasow B Sples metods See Mosow 98 [7] Załęska-Foral A Zellma M Applatos of Bas Sples to Idetfato of Sal Objet Equatos Zeszt aukowe WSM r 65 Szze Exposp ABSRAC e paper presets a alortm used for detfato of dam sstems w a be desrbed wt lear radom dfferetal equatos e alortm ludes dam sstems wt put futos w are ostatoar radom proesses e sals are treated as elemets Hbert s radom proesses spae o desrbe te parameter estmators bas sple futos were used Reezet kmdr dr ab ż Boda Żak prof adzw Akadem Marark Wojeej 8 Zeszt aukowe AMW