Проверяемый текст
Кальгин, Александр Анатольевич; Автоматизация технологических процессов приготовления асфальтобетонных смесей (Диссертация 2001)
[стр. 101]

(где Шчисло измеренных амплитудных значений импульсов в i-ом разряде; пчисло измерений; р,теоретическая вероятность), при увеличении объема выборки за счет Т, принял значение, при котором вероятность Р меры расхождения теоретического и статистического распределений будут не меньше заданного.
Процесс обработки случайных значений может считаться законченным, а полученные статистические параметры, такие как математическое ожидание и дисперсия, будут целиком и полностью характеризовать случайную выборку за время Т.
Далее происходит повторение процедуры вычисления X2 и статистических характеристик за следующий интервал времени Т и т.д.

4.2.
Выбор интервала дискретизации непреры вного процесса дозирования При построении системы автоматического управления непрерывным процессом дозирования необходимо осуществлять коррекцию ошибок дозирования в дискретные моменты времени.
Возникает задача выбора частоты сбора информации об исследуемом процессе.
Дискретная система коррекции по принципу своего действия пропускает некоторые отклонения параметров и поэтому часть информации о состоянии процесса теряется.
Очевидно, чем реже собирается информация, тем хуже качество системы, предназначенной для обнаружения отклонений.
Однако чрезмерно частое обращение к процессу за получением информации может оказаться излишним, а обусловленное этим усложнение системы неоправданным.
Вместе с тем следует отметить, что завышенная частота измерений ведет к тому, что результаты двух соседних наблюдений оказываются между собой коррелированны.
В этом случае результаты измерений нельзя рассматривать как совокупность случайных величин.
С другой стороны, если интервал отсчетов А*выбран очень большим, результаты эксперимента
[стр. 282]

технологического процесса, снимая тем самым вопрос о практическом использовании теоретических разработок.
Случайный сигнал в виде изменения мгновенной производительности процесса транспортирования может быть интерпретирован последовательностью импульсов различной длины.
В этом случае ошибка измерения реальной массы представляет собой сумму интегралов от масс отдельных импульсов, полученных в процессе измерений.
Результат зависит от такой интегральной характеристики как производительность потока, отнесенной к отдельному импульсу.
Это позволяет оценивать погрешность измерения по выборке в виде последовательности импульсов длиной, достаточной для построения статистического ряда и подбора статистического распределения.
Возникает задача выравнивания статистических рядов, в основе которой лежит оценка меры расхождения между теоретическим и статистическим распределениями в виде критерия согласия Пирсона X2 [22].
Т.е.
необходимо определять время существования Т или длину представительной выборки из последовательности знакопеременного ряда импульсов так, чтобы вычисленный критерий X2 в функции Т : X ’ = t ( m , P i ) \ (5.29) М ПР; (где 1 П;число измеренных амплитудных значений импульсов в i-ом разряде; пчисло измерений; р;теоретическая вероятность), при увеличении объема выборки за счет Т, принял значение, при котором вероятность Р меры расхождения теоретического и статистического распределений будут не меньше заданного.
Процесс обработки случайных значений может считаться законченным, а полученные статистические параметры, такие как математическое ожидание и дисперсия, будут целиком и полностью характеризовать случайную выборку за время Т.
Далее происходит повторение процедуры вычисления X2 и статистических характеристик за следующий интервал времени Т и т.д.

282

[Back]