Презентации по Математике

Математическое описание линейных САУ. Дифференциальные уравнения, передаточная функция. Временные и частотные характеристики
Математическое описание линейных САУ. Дифференциальные уравнения, передаточная функция. Временные и частотные характеристики
2.1 Алгоритм управления Алгоритм управления (регулирования) показывает, как должно изменяться управляющее (регулирующее) воздействие r(t), чтобы обеспечить заданный алгоритм функционирования x(t). Законом (алгоритмом) управления (регулирования) называют математическую зависимость выходной координаты регулятора r(t) от и возмущения f(t) В инженерной практике нашли наибольшее применение т. н. типо- вые алгоритмы (законы регулирования): 1)Позиционный (Старт-стопное регулирование) 2) пропорциональный – П: r(t)= k ε(t) где k – коэффициент пропорциональности, ɛ(t) – отклонения. 3) интегральный – И: где Tи – время интегрирования 4 Пропорционально-интегральный – ПИ (пропорциональный с воздействием по интегралу): где k – коэффициент пропорциональности, ɛ(t) – отклонение, Tи – время интегрирования 5 Пропорционально-интегрально-дифференциальный ПИД: где k – коэффициент пропорциональности, ɛ(t) – отклонение, Tи – время интегрирования, T∂ – время предварения.
Продолжить чтение
Көптік сызықтық регрессия теңдеуі
Көптік сызықтық регрессия теңдеуі
Көптік сызықтық регрессия теңдеуінің парметрлерін басқаша да есептеуге болады. Оны кейде β әдісі деп атайды. Мынандай түрлендірулер қарастыралық.   Сонда регрессия теңдеуі мынандай қалыпты түрге келеді   Мұндағы β1, β2,…,βk – регрессияның қалыпты коэффициенттері деп аталады, ty, tx1, tx2,…,txk – қалыпты айнымалылар деп аталады. β1, β2,…,βk коэффициенттері төмедегі алгебралық теңдеулер системасын шешу арқылы табылады   Қалыпты, қалыпты емес регрессия коэффициенттерінің арасында байланыс бар:   Осы формула қалыпты регрессия теңдеуінен қалыпты емес регрессия теңдеуіне көшуге мүмкіндік береді. Тек бос мүше мына формуламен анықталады   Қалыпты регрессия коэффициенттерінің экономикалық мағынасы бар. Қалыпты регрессия коэффициенті, яғни коэффициенті үлкен бола берсе сәйкес тәуелсіз фактор мен қорытынды фактордың арасындағы байланыс тығыздала береді. Осы жағдайды факторларды іріктеу үшін қолдануға болады. Яғни көптік сызықтық регрессия моделінен қалыпты коэффициенті (β- коэффициенті) өте аз болатын факторларды шығарып тастау керек.
Продолжить чтение