METODY IDENTYFIKACJI WIELOWYMIAROWYCH OBIEKTÓW STEROWANIA

K. Mańczak

Wydawnictwo: WNT, 1971
Oprawa: twarda płócienna z obwolutą
Stron: 252
Stan: bardzo dobry, nieaktualna pieczątka

W książce przedstawiono podstawowe metody statystyczne służące do identyfikacji złożonych procesów technologicznych (obiektów wielowy­miarowych) podlegających automatyzacji kompleksowej z zastosowaniem komputerów sterujących. Po omówieniu elementów rachunku prawdopo­dobieństwa i statystyki matematycznej, przedstawiono kolejno następujące metody identyfikacji: funkcji korelacji, analizy regresji i analizy czynnikowej (opracowane na nowo w drugim wydaniu), aproksymacji stochastycznej oraz metodę opartą na teorii decyzji statystycznych. W ostatnim rozdziale omówiono podstawowe zagadnienia dyskretyzacji sygnałów ciągłych.

Książka jest przeznaczona dla inżynierów różnych specjalności pracujących w dziedzinie identyfikacji obiektów wielowymiarowych i automatyzacji bądź optymalizacji złożonych procesów technologicznych, dla studentów oraz pracowników naukowych specjalizujących się w zagadnieniach automatyki.


SSPIS TREŚCI:

Przedmowa do wydania drugiego.

1. Wprowadzenie
1.1. Rozwój techniki obliczeniowej a teoria identyfikacji.
1.2. Procesy technologiczne jako obiekty sterowania.
1.3. Ewolucja pojęcia identyfikacji.
1.4. Zakres identyfikacji.
1.5. Nowe aspekty identyfikacji.
1.6. Pojęcie sygnału w teorii identyfikacji.
1.7. Przegląd metod identyfikacji.

2. Elementy rachunku prawdopodobieństwa
2 1. Zdarzenia losowe
2 2. Zmienne losowe
2 3. Funkcje zmiennych losowych
2 1 Twierdzenia o wartości oczekiwanej i wariancji.
2.5. Rozkład normalny i centralne twierdzenia graniczne.
2.6. Procesy stochastyczne.

3. Elementy statystyki matematycznej
Uwagi wstępne
Podstawowe rozkłady spotykane w statystyce matematycznej.
Estymacja punktowa i estymacja przedziałowa
Weryfikacja hipotez statystycznych.

4. Metoda funkcji korelacji
Uwagi wstępne
Doświadczalne wyznaczanie funkcji korelacji.
Wyznaczanie charakterystyk złożonego obiektu dynamicznego
Przypadek sygnałów wejściowych statystycznie niezależnych
Przypadek sygnałów wejściowych skorelowanych.
Wpływ skończonego czasu trwania realizacji na dokładność wyznaczania funkcji
korelacji.
4.7. Charakterystyka metody funkcji korelacji.

5. Metoda analizy regresji.
5.1. Uwagi wstępne
Zasada najmniejszej sumy kwadratów.
Zasada największej wiarogodności a zasada najmniejszej sumy kwadratów
Identyfikacja charakterystyki statycznej liniowego obiektu wielowymiaro­wego
5-5. Identyfikacja charakterystyki statycznej nieliniowego obiektu wielowymiarowego
5.6. Charakterystyki standaryzowane i charakterystyki zredukowane.
5.7. Ocena zgodności funkcji regresji z danymi doświadczalnymi.
5.8. Współczynnik korelacji wyznaczony z próby..
5.9. Obliczanie współczynnika korelacji i badanie jego istotności.
5.10. Obliczanie wariancji zakłóceń i wariancji funkcji regresji.
5.11. Rozkład prawdopodobieństwa współczynników regresji
5.12. Przedziały ufności dla funkcji regresji
5.13. Dobór postaci funkcji regresji.
5.14. Charakterystyka metody analizy regresji

6 Metoda analizy czynnikowej
6.1. Uwagi wstępne
6.2. Standaryzacja zmiennych wejściowych.
6.3. Plan całkowity i plan ułamkowy
6.4. Tworzenie planów ułamkowych
6.5. Analiza statystyczna funkcji regresji..
6.6. Plany trójpoziomowe.
6.7. Plany pięciopoziomowe kompozycyjne.
6.8. Plany pięciopoziomowe rotalne
6.9. Charakterystyka metody analizy czynnikowej

7. Metoda aproksymacji stochastycznej
7.1. Uwagi wstępne
7.2. Zasada aproksymacji stochastycznej..
7.3. Wyznaczanie pierwiastka funkcji regresji
7.4. Wyznaczanie ekstremum funkcji regresji
7.5. Wyznaczanie ekstremum wielowymiarowej funkcji regresji
7.6. Identyfikacja współczynników funkcji regresji.
7.7. Charakterystyka metody aproksymacji stochastycznej

8. Metoda decyzji statystycznych.
8.1. Uwagi wstępne
8.2. Postawienie zadania identyfikacji
8.3. Rozwiązanie ogólne.
8.4. Identyfikacja charakterystyk statycznych obiektów wielowymiarowych
8.5. Charakterystyka metody decyzji statystycznych.

9. Dyskretyzacja sygnałów ciągłych.
9.1. Uwagi wstępne
9.2. Próbkowanie sygnału o widmie ograniczonym.
9.3. Wybór częstotliwości granicznej
9.4. Wyznaczanie okresu próbkowania na podstawie wykresu czasowego
9.5. Wyznaczanie okresu próbkowania na podstawie funkcji korelacji własnej
9.6. Kwantowanie sygnału w przypadku ogólnym..
9.7. Kwantowanie sygnału o rozkładzie równomiernym
9.8. Optymalizacja kwantowania sygnału o rozkładzie normalnym.
9.9. Optymalizajca okresu próbkowania i kroku kwantowania
9.10. Uwagi końcowe o dyskretyzacji sygnałów

10. Tablice statystyczne
10.1. Gęstość rozkładu normalnego.
10.2. Dystrybuanta rozkładu normalnego
10.3. Rozkład chi kwadrat.
10.4. Rozkład Studenta.
10.5. Wartości krytyczne współczynnika korelacji
10.6. Przekształcenie Fishera
10.7. Wartości krytyczne współczynnika korelacji wielowymiarowej
10.8. Rozkład F Snedecora

Wykaz literatury
Skorowidz