|
Однако, следует иметь в виду, что в этом случае при определении относительной погрешности вектора диагностических параметров §М должна учитываться дополнительная погрешность коэффициентов нормирования, т.е. в соответствии с (3.37). 5М=8М + 8Р Ct] (3.40) Ш где дМ М относительная погрешность нормированных диагностических параметров, определяемая по condP и SP в соответствии с (3.25); SP ср относительная погрешность определения коэффициент ср тов нормирования; 8Р Г X АР относительная погрешность определения коЬР р Р эффициентов нормированных элементов матрицы наблюдений. Численная оценка точности идентификации по формулам (3.13) и (3.40) может производиться на ПК в рамках общего алгоритма определения диагностических параметров, изображенная в работе [128]. В п. 3.1 представлен вывод формул расчета точности для модели с коэффициентами в форме (3.37) и разработанный машинный алгоритм ее распределения. На рис. 3.10 приведен результат расчета точности определения диагностических параметров аккумуляторных батарей 6ЭМ60 по зарегистрированной осциллограмме переходного процесса при общем времени теста Tj=2 с и шаге дискретизации D=0,01 оптимальное время Тз=0,1 с. При дальнейшем уменьшении Тз(0,08 с) величина погрешности 8М растет даже при уменьшении condP за счет увеличения методических погрешностей численного интегрирования на интервале наблюдения Т3 и соответствующего увеличения 8Р и SQ в выражении (3.25). В случае число активной нагрузки, когда выходной сигнал модели может быть представлен аналитической зависимостью, представляется возмож101 |
батареи 6ЭМ145 (f = l) показана зависимость от общего времени наблюдения Tj чисел обусловленности condP wcondP (в логарифмическом масштабе), вычисленных по Е нормам для оптимального интервала при обработке экспериментальных осциллограмм разряда батарей на активную нагрузку (т.е. для модели в форме (2.29). Как видно из графиков, проведенное нормирование столбцов более чем в 30 раз повысило устойчивость системы (2.29). Рис.2.14. Зависимость минимального числа обусловленности матрицы наблюдений от времени наблюдения Ti (Р) и после (Р) нормирования (аккумуляторная батарея 56ЭМ145, 8=0) Однако, следует иметь в виду, что в этом случае при определении относительной погрешности вектора диагностических параметров §М должна учитываться дополнительная погрешность коэффициентов нормирования, т.е. в соответствии с (2.49). 8М = 5М + 8Рсг1 (2.52) 96 относительная погрешность нормированных диагностических параметров, определяемая по condP и 5Р в соответствии с (2.25); IIapJдРср = Ц=—11 относительная погрешность определения коэффициентов нормирования; А 1др SP = qj—jp относительная погрешность определения коэффициентов нормированных элементов матрицы наблюдений. Численная оценка точности идентификации по формулам (2.25) и (2.52) может производиться на ПК в рамках общего алгоритма определения диагностических параметров, изображенная в работе [21]. В п.2.11.1.4, представлен вывод формул расчета точности для модели с коэффициентами в форме (2.49) и разработанный машинный алгоритм ее распределения. На рис.2.15 приведен результат расчета точности определения диагностических параметров аккумуляторных батарей 6ЭМ60 по зарегистрированной осциллограмме переходного процесса при общем времени теста Ti=2c и шаге дискретизации D=0,01c. Как видно из рис.2.15, оптимальное время Тз=0,1 с. При дальнейшем уменьшении Тз(0,08с) величина погрешности §М растет даже при уменьшении condP за счет увеличения методических погрешностей численного интегрирования на интервале наблюдения ТЗ и соответствующего увеличения 5Р и 8Q в выражении (2.25). В случае число активной нагрузки, когда выходной сигнал модели может быть представлен аналитической зависимостью, представляется возможным оценить точность идентификации параметров путем сравнения 97 |