Моделирование систем и процессов нефтепереработки и нефтехимии.Модель для имитации динамических рядов многомерного объекта, страница 4

При фиксированном размере динамических рядов 100000 экземпляров исследуем влияние способа формирования динамического ряда на точность идентификации с помощью функции PEM( [10с.; 0.0001с.], [100с.; 0.001с.], [1000с.; 0.01с.], [10000с.; 0.1с.] )

Рисунок 29– изменение bestfitPEM и processmodels  при изменении шага моделирования системы и времени моделирования

Таблица 3 -Результаты идентификации

№	Параметры иссл-го сигнала	Шаг мод-я системы, с.	Время моделирования	Разм-сть дин. ряда	Порядок модели	Метод (PrMd, N4SID, PEM)	Точность ид-ииBestFit, % Y1	Точность ид-ииBestFit, % Y2
1	20/40	0,1	10000	100000	12	PEM	23.47	49.51
2	20/40	0,01	1000	100000	12	PEM	67.38	84.35
3	20/40	0,001	100	100000	12	PEM	35.44	50.51
4	20/40	0,0001	10	100000	12	PEM	-6.71e+12	-6.53e+12
5	20/40	0,1	10000	100000	12	Pr mod	100	100
6	20/40	0,01	1000	100000	12	Pr mod	92.93	83.74
7	20/40	0,001	100	100000	12	Pr mod	91.34	79.26
8	20/40	0,0001	10	100000	12	Pr mod	58.79	76.82

Рисунок 30 – Переходная характеристика УЛП по 1 входу и 1 выходу

Рисунок 31 – Переходная характеристика УЛП по 1 входу и 2 выходу

Рисунок 32 – Переходная характеристика УЛП по 2 входу и 1 выходу

Рисунок 33 – Переходная характеристика УЛП по 2 входу и 2 выходу

Рисунок 34 – Нули  и полюса по 1 входу и 1 выходу

Рисунок 35 – Нули   и полюса по 1 входу и 1 выходу

Рисунок 36 – Нули    и полюса по 2 входу и 1 выходу

Рисунок 36 – Нули    и полюса по 2 входу и 2 выходу

Рисунок 37 – Частотные характеристики по 1 входу и 1 выходу

Рисунок 38 – Частотные характеристики по 1 входу и 2 выходу

Рисунок 39 – Частотные характеристики по 2 входу и 1 выходу

Рисунок 40 – Частотные характеристики по 2 входу и 2 выход

Вывод для 2 задания курсовой: в этой части курсовой работы мы проверяли точность идентификации модели по 3-м методам N4SID, PEM, ProcessModels. Как показывает эксперимент данные вычисленные методом ProcessModelsточность высокая.

Задание 3:

Цель: исследовать влияние размерности динамических рядов на точность идентификации в условиях действия случайных помех различной интенсивности. Научиться добиваться в данных условиях максимальной точности идентификации. Прийти к выводу и подтвердить результатами исследования, что методом улучшения точности идентификации в условиях действия помех является увеличение размерности динамического ряда. Сделать вывод о точности идентификации в условиях действия слабых и сильных случайных помех.

Для трех рекомендуемых значений размерности динамических рядов (1000, 10000, 100000, шаг ряда 0.01с.) и интенсивности помех (0.5, 5, 50%) проведем идентификацию методами PEM и ProcessModels с максимально возможной точностью при выбранном порядке модели УЛП.

Рисунок 30 – настройки белого шума для 50%

Рисунок 31 – Настройки блока “toworkspace”

Рисунок 32 – окно ident

На рисунке 32 показано, что мы идентификацию модели проводили по первой половине динамического ряда, а вычисление метрик BestFit точности идентифицированной модели "идеальной" ‑ по базовому динамическому ряду (шаг 0.01с., длительность 1000с.) в области ValidationData.