Автоматизированные системы управления технологическими процессами. Основы АСУТП. Втюрин В.А. - 93 стр.

UptoLike

Составители: 

95
С учетом необходимости работы АСУТП в реальном масштабе
времени, статистическая обработка информации должна быть
оперативной. То есть обработка должна осуществляться в ходе
эксперимента в темпе поступления информации непосредственно от
исследуемых объектов за минимальное время и с получением
результатов обработки в виде, удобном для дальнейшего
использования. В связи с этим для обеспечения оперативности
обработки экспериментальной информации должны использоваться
простые методы и алгоритмы статистической обработки.
Целью оперативной статистической обработки
экспериментальной информации в рамках анализа реализаций
случайных процессов является получение системы статистических
оценок с определенной доверительной вероятностью и точностью в
реальном масштабе времени.
Оценки плотностей вероятностей эмпирических распределений
в виде многомерного функционала при условии стационарности и
эргодичности случайных процессов x
1
(t),x
2
(t) является
исчерпывающей характеристикой совокупности процессов {x
k
(t)}.
Это дает возможность в рамках корреляционно-регрессионного
анализа получить функции корреляции, дисперсий, спектральных
плотностей, безусловных и условных математических ожиданий и
других числовых характеристик, связанных с физическими
параметрами объекта, а также ошибки (дисперсии или СКО),
спектральные характеристики и т.д., по которым можно судить о
качественном состоянии объекта.
Рассмотрим некоторые алгоритмы статистической обработки
экспериментальной информации.
9.4.1 Методы определения функций распределения
Известны следующие методы определения функций
распределения:
метод изменения относительного времени пребывания
реализации случайного процесса выше заданного уровня;
метод, основанный на разложении функции распределения в
ряд по ортонормированным функциям;
метод, основанный на разложении функции распределения в
ряд по моментам;
метод гистограмм.
Первый метод основан на соотношении
1 – F(x
0
) = lim
T
1
{∆t
i
[x(t)>x
0
]} = lim
T
t
(9.4.26)
где F(x
0
) – интегральная функция распределения,