Прикладные интеллектуальные системы, основанные на мягких вычислениях. Ярушкина Н.Г. - 42 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

•
S
0
w
0
(t
i
) v
0
(t
i
)
S
1
w
1
(t
i
) v
1
(t
i
)
x
•
t
c
y(t
i
)
•
•
•
F
0
f
R
(·)
u(t
i
)
DG
d
0
(t
k
)
ν(t
k
1
)
ˆx
0
(t
+
i
)
•
q
−1
u(t
i−1
)
Рис. 2.5. Общая структура задачи и решения. Обозначения: S
0
– система с θ = θ
0
,
тогда как S
1
– система с θ = θ
1
; F
0
– фильтр Калмана системы S
0
; DG – генератор
решений; q
−1
обозначает запоминание на один шаг времени (единичная задержка);
ν(t
k
1
) , col[][ν(t
1
), ν(t
2
), · · · , ν(t
k
)]
2.2.3. Метод обнаружения на основе ВКН
Многие системы, не только (2.25)–(2.29), имеют ОП, следовательно, мож-
но рассматривать ВКН последовательности s
i
в (2.24). Из-за того, что после
нарушения ковариационные свойства ВКН могут стать — в зависимости от
произошедшего изменения — очень сложными, для простоты будем считать,
что функция ковариационного ядра K
ss
(j) последовательности s
i
после мо-
мента изменения близка к экспоненциальной функции:
K
ss
(j) = D
s
r
|j|
, j ∈ Z , r = exp{−τ
s
/τ
c
} ,
D
s
, E
(s
i
− E {s
i
})
2
,
(2.33)
где τ
s
– интервал времени при выборке и τ
c
– интервал корреляции после-
довательности s
i
. Принимая это предположение, сформулируем метод ВКН
для обнаружения нарушений следующим образом.
42

Страницы