Математическая статистика. Курсовой проект. Построение регрессионной модели технологического процесса методами активной идентификации

Математическая статистика. Курсовой проект. Построение регрессионной модели технологического процесса методами активной идентификации

Постановка задачи.

Есть модель технологического процесса в виде «черного ящика» (ч.я.) (рис.1). На вход ч.я. подаётся n-мерный вектор Х (х1,х2,…,хn) входных воздействий. На выходе измеряется отклик , представленный в виде числа, с аддитивной погрешностью . Необходимо построить  уравнение регрессии в виде полинома , с заданной точностью .

 

Х

 

 

 

Рис.1 Модель черного ящика.

 

Исходные данные.

  1. Модель ч.я.
  2. Диапазон значений вектора входных воздействий.
  3. Точность аппроксимации.

 

Алгоритм выполнения задания.

  1. Планирование и проведение эксперимента.

1.1.  Определить вид полинома.

1.2.  Сформировать матрицу планирования А.

1.3.  Провести компьютерный эксперимент в соответствии с данными  матрицы планирования. В каждой точке плана проводится не меньше 12 экспериментов, в этом случае отклик имеет асимптотически нормальное распределение.

  1. Обработка результатов эксперимента.

2.1.  Вычислить средний отклик в каждой точке плана. Заполнить матрицу А.

2.2.  Вычислить коэффициенты полинома. Вычислить отклики, даваемые уравнением регрессии.

2.3.  Проверить построенное уравнение регрессии на адекватность. В случае, если уравнение не удовлетворяет критерию адекватности, вернутся на п.1, дополнив полином.

2.4.  Проверить точность аппроксимации. Если точность неудовлетворительна, вернуться на п.1, дополнив полином.

2.5.  Провести факторный анализ модели.

  1. Выводы.

 

Краткий список используемых обозначений.

  1. N – число повторений опыта в каждой точке плана
  2. n – число слагаемых в уравнении регрессии
  3. m – число факторов (размерность входного вектора Х)
  4. t – число точек в плане
  5. k – число генераторов в ДФП
  6.  — средний отклик, даваемый экспериментом
  7.  — отклик, даваемый уравнением регрессии
  8.  — транспонированная матрица планирования.
  9. Θ – неизвестные коэффициенты уравнения регрессии.
  10.   — оценки неизвестных коэффициентов регрессии

 

Указания к выполнению задания.

Общие замечания.

Будем использовать следующие термины:

— фактор – переменная, влияющая на отклик. Факторами являются входные переменные модели х12,…,хn, образующие вектор Х входных переменных;

— план эксперимента – область определения Х;

— точка в плане эксперимента – означенный вектор Х;

— аппроксимирующий полином – некоторая бесконечная последовательность вида

 

Например, полином с двойными взаимодействиями и тремя факторами имеет вид

,

под взаимодействием понимается произведение факторов.

 

Необходимое количество точек в плане эксперимента,

Комментарии к записи Математическая статистика. Курсовой проект. Построение регрессионной модели технологического процесса методами активной идентификации отключены

Рубрика: Разное

Обсуждение закрыто.