W pracy zastosowano metody regresji jądrowej do wygładzania danych eksperymentalnych. Zaproponowane metody w znacznym stopniu automatyzują proces analizy danych i pozwalają osiągnąć, przy tej samej liczbie pomiarów dokładniejsze parametry identyfikowanego modelu lub przy założonej dokładności uzyskać model z mniejszej liczby pomiarów. Porównano sposób wyznaczania parametrów regulatora drogą lokalizacji pierwiastków charakterystycznych mianownika transmitancji opisującej zamknięty układ sterowania o zadanej geometrii pierwiastków z metodą wyznaczania parametrów regulatora wynikających z minimalizacji całki kwadratu uchybu. Zaproponowana metoda jest prosta i pozwala na uzyskanie dobrych rezultatów. W przypadku rozpatrywanego w pracy układu zamkniętego wyznaczone parametry są porównywalne z optymalnymi.
EN
Nonparametric regression methods have been applied in the paper to smooth experimental data. The methods suggested considerably automatize the data analysis process and enable, at the same number of measurements, to get more accurate parameters of the model being identified, or - when the accuracy is fixed - to get the model from less number of measurements. Comparion has been made between the method of reaching controller parameters from locating characteristic roots of denominator of the transfer function of closed control system having assumed geometry of root location and the method of reckoning the controller parameters from minimising the integral of squared control reeor. The method proposed is simple and it allow to reach dependable results. For the closed control system having been considered in the paper, the parameters reached are comparable with the optimum ones.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.