Алгоритм решения поставленной задачи




Дневник прохождения производственной практики

Дата Место работы (цех, отдел, сектор) Содержание проделанной работы Подпись руководителя
8.07 АПИ(ф)НГТУ Инструктаж по прохождению практики  
8.07 ОАО «Темп – Авиа» Инструктаж по прохождению практики. Распределение по отделам предприятия. Инструктаж по технике Безопасности.  
9.07-10.07   Тематическийотдел ТО - 11   Ознакомление со структурой цеха  
11.07 Постановка задачи    
15.07-23.07 Реализация задачи  
24.07 Анализ полученной информации  
25.07 Заполнение журнала прохождения производственной практики  

 

Ознакомление со структурой отдела

Практика проходила в тематическом отделе ТО –11.

Основными задачами этого отдела являются:

- проведение НИР и ОКР по тематике информационно-измерительных систем и инерциальных систем управления;

- координация работ подразделений направления по вопросам проектирования изделий

- поисковые и проектные исследования в области разработки инерциальных и комплексных систем управления, структурных, информационных и аппаратных решений по проектированию перспективных систем

- формирование идеологии построения разрабатываемых направлением изделий (систем) с учетом требований заказчика и возможностей предприятия

- разработка общих алгоритмов работы изделий, решение отдельных задач

- разработка систем математического обеспечения для решения научно-технических задач в области создания информационных систем и систем управления на базе инерциальных измерений и измерений другой физической природы

- разработка математических моделей информационных систем, датчиков первичной информации, объектов управления, среды функционирования

- разработка программ и алгоритмов информационных систем, систем управления и стабилизации, обеспечение испытаний алгоритмов методами цифрового, математического, имитационного и логического моделирования

- разработка методик и программ испытаний изделий, участие в проведении летных и иных видов натуральных испытаний

- анализ результатов полунатурного моделирования и натуральных испытаний, подготовка материалов и выводов о работе систем и изделия в целом

- участие в проектных работах по созданию инерциальных датчиков и систем на их основе в части формирования требований, анализа схемных и иных решений

- системное сопровождение изделий в процессе их эксплуатации

- разработка и внедрение программных средств для обеспечения поддержки технологий проектирования, отработки и испытаний разрабатываемых систем и изделий

- подготовка научных и технических кадров, участие в научно-технических конференциях, повышение влияния, авторитета и значимости направления и предприятия в целом

- работа по усилению влияния систем направления и предприятия в целом на процессы создания бортовых комплексов управления изделий в рамках предприятий ОАО «КТРВ»

- поиск тем и рынков сбыта выпускаемой направлением продукции

В данных задачах использованы следующие сокращения:

НИР – научно-исследовательская работа

ОКР – опытно-конструкторская работа

КТРВ – ОАО «Корпорация «Тактическое ракетное вооружение»

 

Схема организации структуры ТО-11

Начальник отдела
Заместитель начальника отдела
Сектор информационно-измерительных систем
Сектор динамики полета и управления
Группа навигации и начальной подготовки
Группа комплексных решений и моделирования
Группа инерциальных датчиков и систем
Группа систем стабилизации
Группа систем траекторного управления
Группа систем наведения

 

 


Прямое подчинение

Совместное выполнение работы

Постановка задачи

Реализовать в среде программирования MATLAB классический метод наименьших квадратов и алгоритм фильтрации Калмана.

Пусть в точках t1, t2, …,tT заданы соответственно значения y1, y2, …,yT некоторой функции. Для простоты будем считать точки t1, t2, …,tT целочисленными, полагая tk=k. Построим по этой информации кубический многочлен .

Если величины y1, y2, …,yT получены в результате измерений и, следовательно, содержат случайные ошибки, то имеем:

где - случайные ошибки измерений. В этом случае необходимо построить сглаживающий многочлен, и искомые оценки соответственно параметров a, b и c в сглаживающем многочлене найти методом наименьших квадратов и с помощью алгоритма фильтрации Калмана.

 

Алгоритм решения поставленной задачи

Классический метод наименьших квадратов реализуется при помощи следующих формул:

где

В алгоритме фильтрации Калмана применяются следующие формулы:

Пусть истинные значения параметров суть a=4, b=2, c=4, так что истинный многочлен есть .

:

 

Текст программы

Классический метод наименьших квадратов:

clc

clearall

closeall

a=4;

b=2;

c=4;

T=100;

for k=1:1:T

t(k)=k;

y(k)=a*t(k)+b*t(k).^2+c*t(k).^3;

end

D=25;

y1=y+randn(size(y))*D;

 

alfa=zeros(6,1);

beta=zeros(3,1);

x_new=zeros(3,1);

for k=1:1:T

for i=2:1:6

alfa(i)=alfa(i)+k.^i;

end

for i=1:1:3

beta(i)=beta(i)+k.^i*y1(k);

end

x=inv([alfa(2) alfa(3) alfa(4);

alfa(3) alfa(4) alfa(5);

alfa(4) alfa(5) alfa(6)])*[beta(1) beta(2) beta(3)]’;

x_new=[x_new x];

end

 

a=x(1)

b=x(2)

c=x(3)

 

figure('Name','Метод наименьших квадратов')

subplot(3,1,1)

plot(a*ones(size(t)),’b’)

holdon

plot(x_new(1,:),’r’)

gridon

xlabel(‘t’);

ylabel(‘a’);

legend(‘a заданное’,’a полученное’);

subplot(3,1,2)

plot(b*ones(size(t)),’b’)

holdon

plot(x_new(2,:),’r’)

gridon

xlabel(‘t’);

ylabel(‘b’);

legend('b заданное','b полученное');

subplot(3,1,3)

plot(c*ones(size(t)),’b’)

holdon

plot(x_new(3,:),’r’)

gridon

xlabel(‘t’);

ylabel(‘c’);

legend('c заданное','c полученное');

 

АлгоритмфильтрацииКалмана:

 

clc

clearall

closeall

a=4;

b=2;

c=4;

T=100;

for k=1:1:T

t(k)=k;

y(k)=a*t(k)+b*t(k).^2+c*t(k).^3;

end

D=25;

y1=y+randn(size(y))*D;

x=[7 5 7]’;

P=[9 0 0;

0 9 0;

0 0 9];

R=sqrt(D);

x_new=x;

for k=1:1:T

H=[k k.^2 k.^3];

P=inv(inv(P)+(H’*H)/R);

x=x+(P*H’)/R*(y1(k)-H*x);

x_new=[x_new x];

end

 

a=x(1)

b=x(2)

c=x(3)

 

figure(‘Name’,’АлгоритмфильтрацииКалмана’)

subplot(3,1,1)

plot(a*ones(size(t)),’b’)

title('Метод наименьших квадратов');

holdon

plot(x_new(1,:),’r’)

gridon

xlabel(‘t’);

ylabel(‘a’);

legend(‘a заданное’,’a полученное’);

subplot(3,1,2)

plot(b*ones(size(t)),’b’)

holdon

plot(x_new(2,:),’r’)

gridon

xlabel(‘t’);

ylabel(‘b’);

legend('b заданное','b полученное');

subplot(3,1,3)

plot(c*ones(size(t)),’b’)

holdon

plot(x_new(3,:),’r’)

gridon

xlabel(‘t’);

ylabel(‘c’);

legend('c заданное','c полученное');



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2017-11-19 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: