Детальная информация
| Название | Оценка влияния фильтрации данных на качество параметрической идентификации модели методом дифференциальной эволюции // Промышленный искусственный интеллект (ПИИ'2025): Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием 3–4 июля 2025 года: cборник научных трудов |
|---|---|
| Авторы | Георгиев Дмитрий Дмитриевич ; Гебель Елена Сергеевна |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-553 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\77901 |
| Дата создания записи | 25.12.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
В процессе синтеза прогнозирующих моделей современных систем управления используются экспериментальные значения регулируемых величин и наблюдаемых возмущений от контрольно-измерительных приборов в распределенной АСУ ТП. Для технологических данных характерно наличие разброса вследствие погрешностей измерения и влияния внешних факторов. Качество экспериментального материала влияет на результаты решения задачи параметрической идентификации модели. Наличие корректной динамической модели объекта, учитывающей влияние основных возмущающих воздействий, является необходимым условием для построения предиктивного управления. Исследование направлено на оценку влияния различных способов фильтрации исходных данных на результаты параметрической идентификации модели технологического объекта в форме передаточной функции.
Experimental values of controlled quantities and observed disturbances from control and measuring devices in a distributed automated process control system are used in the process of synthesizing predictive models of modern control systems. The technological data obtained is characterized by the presence of a spread due to measurement errors and the influence of external factors. The quality of the experimental material affects the results of solving the problem of parametric identification of the control object model. The presence of a correct dynamic model of a technological facility that takes into account the influence of the main disturbing influences is a prerequisite for building predictive control. The study is aimed at assessing the impact of various methods of filtering source data on the results of parametric identification of a technological object model in the form of a transfer function.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
