Вопросы к экзамену по курсу
«идентификация и диагностика»
1. Модели детерминированных и случайных сигналов.
1. Математические модели детерминированных сигналов систем управления.
2. Случайные процессы. Основные четыре параметра случайных сигналов.
3. Оценка математического ожидания случайного процесса. Построение доверительного интервала.
4. Оценка дисперсии случайного процесса. Доверительный интервал.
5. Связь коридора колебания случайного процесса с дисперсией. Правило трех (двух) сигм.
6. Генерация стандартизированного нормального сигнала типа белый шум в Excel.
7. Генерация равномерного случайного сигнала в Excel.
8. Генерация нормального случайного сигнала с заданными средним и дисперсией в Excel.
9. Генерация нормального случайного сигнала с заданными средним и дисперсией в MathCad.
10. Моделирование прохождения случайного сигнала через звено первого порядка в Excel.
11. Дифференциальная и интегральная функции распределения и их построение в Excel.
12. Физическая суть автокорреляционной и взаимокорреляционной функций.
13. Физическая суть спектральной плотности случайного процесса.
14. Расчет автокорреляционной функции случайного процесса в MathCad.
15. Расчет взаимокорреляционной функции случайного процесса в MathCad.
16. Расчет и построения спектральной плотности случайного процесса в MathCad.
17. Моделирование прохождения случайного сигнала через звено первого порядка в MathCad.
18. Влияние постоянной времени фильтра первого порядка на параметры выходного сигнала.
19. Влияние постоянной времени фильтра первого порядка на автокорреляционную функцию выходного сигнала.
20. Влияние постоянной времени фильтра первого порядка на спектральную плотность выходного сигнала.
21. Закономерности прохождения случайного процесса через линейное звено во временной области, связь корреляционных функций, спектральных плотностей.
2. Постановка задачи идентификации.
1. Постановка задачи построения математической модели.
2. Классификация математических моделей.
3. Классификация методов построения математических моделей.
4. Структурная и параметрическая идентификация.
5. Метод настраиваемой модели.
6. Задача нелинейного программирования.
3. Построение статических моделей.
1. Виды зависимостей между переменными.
2. Постановка задачи регрессионного анализа.
3. Предпосылки и допущения регрессионного анализа.
4. Основные составляющие регрессионного анализа.
5. Вывод выражений для определения коэффициентов регрессионного уравнения.
6. Регрессионный анализ в матричном виде.
7. t-критерий. Анализ значимости коэффициентов регрессии.
8. Понятие о числе степеней свободы.
9. Основное уравнение дисперсионного анализа регрессионной модели.
10. Четыре показателя адекватности математической модели - коэффициент множественной корреляции, критерий Фишера, остаточная ошибка, графический анализ.
11. Физический смысл коэффициента множественной корреляции.
12. F - критерий адекватности математической модели.
13. Построение линейной регрессионной модели первого порядка.
14. Ошибка прогноза регрессионной модели.
15. Построение нелинейной статической модели первого порядка.
16. Методика построения регрессионной модели технологического процесса.
17. Построение регрессионной модели в Excel.
18. Методика выбора значимых факторов регрессионной модели.
19. Построение доверительных интервалов коэффициентов модели.
20. Анализ результатов регрессионного анализа в Excel.
21. Анализ остатков в регрессионном анализе.
4. Построение динамических моделей.
1. Планирование активного эксперимента для исследования переходного процесса.
2. Графический метод построение модели первого порядка по переходному процессу.
3. Построение динамической модели методом последовательного логарифмирования.
4. Построение модели по реакции звена на импульсное воздействие.
5. Параметрическая идентификация методом нелинейного программирования.
6. Построение модели первого порядка по переходному процессу методом НП.
7. Построение модели второго порядка по переходному процессу методом НП.
8. Построение модели реального интегрирующего звена.
9. Уравнение Винера-Хопфа.
10. Построение динамической модели по данным пассивного эксперимента.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.