Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In the paper an overview of state estimators and state observers used in linear systems, will be presented. The state estimators and observers can be used in many applications like the state reconstruction for the control purposes or for the diagnosis and fault detection in technical processes or for the virtual measurements of inaccessible variables of the system as well as for the best filtration of the differential equation solution. As the standard most commonly the Kalman filter and Luenberger type observers are used. Although the Kalman filter guarantees optimal filtering quality of the state, reconstructed from the noisy measurements, both Kalman filter and the Luenberger observer guarantee only asymptotic quality of the real state changes and tracking, basing on the current measurements of the system output and input signals. Unfortunately, the value of the estimation error at any moment of time cannot be calculated. The discussion on differences between continuous and two types of discrete Kalman Filter will be presented. This paper is planned to be the introduction to presentation of another type of the state observers which have the structure given by the integral operators. Based on measurements of the system output and input signals on some predefined finite time interval, they can reconstruct, after this interval, the observed state exactly.
EN
The paper presents a new method for diagnosis of a process fault which takes the form of an abrupt change in some real parameter of a time-continuous linear system. The abrupt fault in the process real parameter is reflected in step changes in many parameters of the input/output model as well as in step changes in canonical state variables of the system. Detection of these state changes will enable localization of the faulty parameter in the system. For detecting state changes, a special type of exact state observer will be used. The canonical state will be represented by the derivatives of the measured output signal. Hence the exact state observer will play the role of virtual sensors for reconstruction of the derivatives of the output signal. For designing the exact state observer, the model parameters before and after the moment of fault occurrence must be known. To this end, a special identification method with modulating functions will be used. A novel concept presented in this paper concerns the structure of the observer. It will take the form of a double moving window observer which consists of two signal processing windows, each of width T . These windows are coupled to each other with a common edge. The right-hand side edge of the left-side moving window in the interval [t − 2T, t − T ] is connected to the left-hand side edge of the right-side window which operates in the interval [t − T, t]. The double observer uses different measurements of input/output signals in both the windows, and for each current time t simultaneously reconstructs two values of the state—the final value of the state in the left-side window zT (t − T ) and the initial value of the state z0(t − T ) in the right-side window. If the process parameters are constant, the values of both the states on the common joint edge are the same. If an abrupt change (fault) in some parameter at the moment tA = t − T occurs in the system, then step changes in some variables of the canonical state vector will also occur and the difference between the states will be detected. This will enable localization of the faulty parameter in the system.
EN
The paper presents two methods used for the identification of Continuous-time Linear Time Invariant (CLTI) systems. In both methods the idea of using modulating functions and a convolution filter is exploited. It enables the proper transformation of a differential equation to an algebraic equation with the same parameters. Possible different normalizations of the model are strictly connected with different parameter constraints which have to be assumed for the nontrivial solution of the optimal identification problem. Different parameter constraints result in different quality of identification. A thorough discussion on the role of parameter constraints in the optimality of system identification is included. For time continuous systems, the Equation Error Method (EEM) is compared with the continuous version of the Output Error Method (OEM), which appears as a special sub-case of the EEM.
PL
Klasyczne obserwatory stanu dane równaniem różniczkowym (filtr Kalmana, obserwator Luenbergera) estymują stan liniowego układu dynamicznego asymptotycznie w oparciu o bieżące pomiary wejścia i wyjścia obiektu. Dla układu obserwowalnego istnieje jednak metodologia konstrukcji dokładnych obserwatorów stanu oparta o równanie całkowe reprezentujące skończone, przesuwane okno pomiarowe. Ze względu na dużą liczbę wymaganych obliczeń w oknie, nie dla wszystkich zastosowań możliwa jest realizacja takiego algorytmu on-line. Przedstawiono nową metodę i algorytm obserwatora dokładnego w postaci równania różniczkowego, równoważnego obserwatorowi całkowemu. Wykorzystanie skończonej pamięci i równania z opóźnieniem pozwala na rozwiązywanie równania różniczkowego on-line, co znacznie zmniejsza wymaganą ilość obliczeń, przy zachowaniu cechy dokładnego odtwarzania stanu.
EN
Classical state observers given by differential equation (Kalman Filter, Luenberger observer) based on current measurements of system input and output, estimate the state of linear system in asymptotic way. For observable system there exists another methodology of designing state observers which gives however exact reconstruction of state and is based on integral equation. Such type of observer represents finite moving measurement window. Because of possible huge amount of computation within the window not for all on-line application this algorithm is suitable. Hence the new method for exact observation algorithm in the form of differential equation is presented. This algorithm is equivalent to integral observer. The use of finite memory and equation with delay enables solution of differential equation on-line, and decreases significantly the need of computation power under fulfillment of exactness of state reconstruction.
PL
Istotnym zagadnieniem przy tworzeniu systemów rozproszonych jest możliwość integracji różnych aplikacji. Standard OMG CORBA (Common Request Broker Architecture) umożliwia rozwiązanie tego problemu poprzez możliwość integracji aplikacji pracujących na różnych platformach sprzętowych, korzystających z różnych systemów operacyjnych. Standard CORBA definiuje mechanizmy współdziałania systemów rozproszonych. Główną rolę odgrywa ORB (Object Request Broker), który umożliwia zlokalizowanie odpowiedniego serwera i przeźroczystą komunikację pomiędzy serwerem a klientem. ORB składa się z jądra oraz otaczających interfejsów. W artykule przedstawiono aktualną specyfikację oraz przegląd standardu CORBA ze szczególnym uwzględnieniem zagadnień czasu rzeczywistego i standardu Real-Time CORBA 1.0 będącego częścią specyfikacji CORBA 3.0
EN
A vital problem for distributed computer systems is the possibility of integration of different applications. The standard for distributed environment OMG CORBA (Common Request Broker Architecture) enables the solution of this problem. This technology integrates systems working on different hardware platform in different operating systems. CORBA standard defines the mechanisms of shearing services. The key rule plays ORB (Object Request Broker) which enables location of suitable server and transparent communication between client and server. ORB consists of core and surroundings interfaces. This paper presents actual CORBA specification with particular consideration of real-time problems and specification of Real-Time CORBA 1.0 which is part of CORBA 3.0 specification.
6
Content available remote Zagadnienie bezpieczeństwa komunikacji w systemie CORBA
PL
Standard CORBA definiuje mechanizmy współdziałania systemów rozproszonych. Główną rolę odgrywa system ORB (Object Request Broker), który umożliwia zlokalizowanie odpowiedniego serwera i przezroczystą komunikację pomiędzy serwerem a klientem. W artykule przedstawiono problemy związane z bezpieczeństwem komunikacji pomiędzy systemami ORB. W systemie CORBA obiekty są identyfikowane przez IOR (Interoperable Object Reference). Dla protokołu TCP/IP zawiera on informacje o adresie IP serwera i numerze portu oraz klucz obiektu. Filtracja przez firewall może wykorzystywać informacje: typ komunikatu, adres IP klienta, klucz obiektu, do którego klient chce uzyskać dostęp, typ operacji, właściel klienta. W zaproponowanej implementacji firewall pracuje jako serwer w systemie CORBA i współpracuje z półmostem. Jest on zarejestrowany w systemie ORB i dostarcza funkcji kontroli dla przychodzących pakietów poprzez interfejs IDL. W artykule przedstawiono budowę modułu filtrującego. Jego główną częścią jest ACL (Access Control List) zawierająca reguły dostępu. W artykule przedstawiono także analizę wydajności zaproponowanego rozwiązania.
EN
CORBA standard defines the mechanisms of shearing services. The key rule plays ORB (Object Request Broker) which enables location of suitable server and transparent communication between client and server. This paper presents problems connected with security during communication between ORB systems. In the CORBA system the objects are identified by IOR (Interoperable Object Reference). For TCP/IP it contains IP server address, port and object key. Filtration may use such information as: type of communicate, IP address of client, object key to which client wants to access, type of operation, clients principal. In proposed implementation the firewall works as CORBA server and cooperates with halfbridge. It is registered in ORB system and provides the controlling functions for entering packages by IDL interface. In the paper also the structure of filtering module is presented. Its main part is ACL (Access Control List) with rules of access. The performance evaluation results are also presented.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.