Details
| Title | 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 |
|---|---|
| Creators | Георгиев Дмитрий Дмитриевич ; Гебель Елена Сергеевна |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого |
| Imprint | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Collection | Общая коллекция |
| Document type | Article, report |
| Language | Russian |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-553 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\77901 |
| Record create date | 12/25/2025 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
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.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 0
Last 30 days: 0
