Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "parametric method" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Zastosowanie metody Monte Carlo do parametrycznej identyfikacji akcelerometrów w dziedzinie częstotliwości
Application of the Monte Carlo Method for Parametric Identification of Accelerometers in the Frequency Domain
Autorzy:
Tomczyk, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/277642.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
metoda Monte Carlo
identyfikacja parametryczna
akcelerometr
Monte Carlo method
parametric identification
accelerometer
Opis:
Artykuł przedstawia zastosowanie metody Monte Carlo do parametrycznej identyfikacji akcelerometrów w dziedzinie częstotliwości. Omówione zostały dwie metody identyfikacji: intuicyjna, realizowana wyłącznie w oparciu o punkty pomiarowe charakterystyki amplitudowo-częstotliwościowej i bazująca na klasycznej metodzie najmniejszych kwadratów oraz procedura oparta na punktach pomiarowych obu charakterystyk częstotliwościowych (amplitudowej i fazowej), realizowana przy wykorzystaniu uogólnionej metody najmniejszych kwadratów. Przedstawiono wyniki identyfikacji dla wybranego akcelerometru typu Althen 731-207, a dla potrzeb realizacji obu metod identyfikacji zastosowano oprogramowanie Mathcad 14.
The paper presents an application of the Monte Carlo method for parametric identification of accelerometers in the frequency domain. Two identification methods are discussed here. The first one is intuitive and implemented only based on measuring points of amplitude-frequency response and employs the classical least squares method. The second one is the procedure based on measuring points of both frequency responses (amplitude and phase) and implemented by using the generalized least squares methods. Identification results for the selected accelerometer of type Althen 731-207 are presented and discussed. Mathcad 14 software was used for the needs of both identification methods.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2020, 24, 2; 31-38
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dwuetapowa procedura minimalizacji wskaźnika jakości w identyfikacji modelu matematycznego silnika indukcyjnego
Two-stage procedure of minimization of performance index for identification of induction motor mathematical model
Autorzy:
Rutczyńska-Wdowiak, K.
Stefański, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158193.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
identyfikacja parametryczna
silnik indukcyjny
algorytmy genetyczne
metoda Boxa
parametric identification
induction motor
genetic algorithms
Box's method
Opis:
W pracy przedstawiono dwuetapową procedurę identyfikacji modelu matematycznego silnika indukcyjnego. Parametry modelu matematycznego silnika wyznaczono w dwóch etapach: w pierwszym etapie z zastosowaniem algorytmu genetycznego (AG), natomiast w drugim - metody Boxa, przy czym wyniki identyfikacji otrzymane w etapie I stanowić będą warunki początkowe dla etapu II. Połączenie tego typu umożliwia wykorzystanie zalet obu metod, czyli z jednej strony skuteczności AG w przeszukiwaniu znacznych przestrzeni, a z drugiej dobrej zbieżności metody klasycznej w otoczeniu punktu ekstremum.
This paper presents the problem of parametric identification of induction motor mathematical model with the use of two-stage procedure of minimization of performance index, based on genetic algorithm (GA) with steady state (first stage of identification process) and classical Box's method (second stage of identification process). The results of genetic search are the start conditions for classical method. Such approach allows to use global capabilities of GA and good convergence of the classical method in surroundings of the global extremum point. This procedure with regard to convergence and accuracy for the parametric identification problem and the time of numerical calculations was analysed.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 7, 7; 436-439
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Maximum likelihood estimation for identification of aircraft aerodynamic derivatives
Identyfikacja pochodnych aerodynamicznych Metodą Największej Wiarygodności
Autorzy:
Lichota, P.
Lasek, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/139934.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
flight dynamics
flight data recorder
Levenberg-Marquardt algorithm
maximum likelihood estimation
output error method
parametric identification
dynamika lotu
pokładowy rejestrator lotu
algorytm Levenberga-Marquardta
metoda największej wiarygodności
metoda błędu wyjścia
identyfikacja parametryczna
Opis:
This article investigates identification of aircraft aerodynamic derivatives. The identification is performed on the basis of the parameters stored by Flight Data Recorder. The problem is solved in time domain by Quad-M Method. Aircraft dynamics is described by a parametric model that is defined in Body-Fixed-Coordinate System. Identification of the aerodynamic derivatives is obtained by Maximum Likelihood Estimation. For finding cost function minimum, Lavenberg-Marquardt Algorithm is used. Additional effects due to process noise are included in the state-space representation. The impact of initial values on the solution is discussed. The presented method was implemented in Matlab R2009b environment.
Artykuł zawiera informacje na temat identyfikacji pochodnych aerodynamicznych. Estymacja opiera się o parametry zapisywane przez Pokładowy Rejestrator Lotu. Zagadnienie jest rozważane w dziedzinie czasu przy użyciu podejścia Quad-M. Do opisu dynamiki samolotu wykorzystano model parametryczny zdefiniowany w układzie sztywno związanym z samolotem. Do identyfikacji wykorzystano Metodę Największej Wiarygodności. Do znalezienia minimum funkcji celu użyto algorytm Levenberga-Marquardta. W modelu uwzględniono wpływ dodatkowych czynników reprezentowany przez szum przetwarzania. Omówiono wpływ wartości początkowych na rozwiązanie. Prezentowane wyniki uzyskano w środowisku Matlab R2009b.
Źródło:
Archive of Mechanical Engineering; 2013, LX, 2; 219-230
0004-0738
Pojawia się w:
Archive of Mechanical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies