智能检测理论与技术02.ppt
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1、 第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检测 Intelligent Detection Theory and Technology智能检测理论与技术智能检测理论与技术第一章内容回顾第一章内容回顾一、智能检测的基本概念一、智能检测的基本概念 1.1.1.1.检测理论与技术的研究内容检测理论与技术的研究内容检测理论与技术的研究内容检测理论与技术的研究内容 2.2.2.2.智能检测研究对象智能检测研究对象智能检测研究对象智能检测研究对象 3.3.3.3.智能检测系统智能检测系统智能检测系统智能检测系统 4.4.4.4.智能检测系统主要功能特点智能检测系统主要功能特点智能检测系统主要功能特点
2、智能检测系统主要功能特点 5.5.5.5.智能检测研究数学工具智能检测研究数学工具智能检测研究数学工具智能检测研究数学工具二、智能检测的发展二、智能检测的发展第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检测n 基于系统的智能检测主要是通过对过程对象的机理基于系统的智能检测主要是通过对过程对象的机理基于系统的智能检测主要是通过对过程对象的机理基于系统的智能检测主要是通过对过程对象的机理分析,找出不可测主导变量与可测辅助变量之间的关分析,找出不可测主导变量与可测辅助变量之间的关分析,找出不可测主导变量与可测辅助变量之间的关分析,找出不可测主导变量与可测辅助变量之间的关系,从而实现参数的测量。系,
3、从而实现参数的测量。系,从而实现参数的测量。系,从而实现参数的测量。n 基于系统的智能检测是工程界最容易接受的智能检基于系统的智能检测是工程界最容易接受的智能检基于系统的智能检测是工程界最容易接受的智能检基于系统的智能检测是工程界最容易接受的智能检测方法。测方法。测方法。测方法。第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检测一、系统的类别与模型一、系统的类别与模型一、系统的类别与模型一、系统的类别与模型 1.1.1.1.系统的类别系统的类别系统的类别系统的类别 2.2.2.2.系统数学模型系统数学模型系统数学模型系统数学模型 3.3.3.3.检测系统数学模型分类检测系统数学模型分类检测系统
4、数学模型分类检测系统数学模型分类 4.4.4.4.常用模型常用模型常用模型常用模型 5.5.5.5.检测系统描述检测系统描述检测系统描述检测系统描述二、检测系统的模型二、检测系统的模型二、检测系统的模型二、检测系统的模型 1.1.1.1.静动态模型静动态模型静动态模型静动态模型 2.2.2.2.常用模型常用模型常用模型常用模型三、检测系统静态特性三、检测系统静态特性三、检测系统静态特性三、检测系统静态特性四、检测系统动态特性四、检测系统动态特性四、检测系统动态特性四、检测系统动态特性五、五、五、五、基于系统的智能检测基于系统的智能检测基于系统的智能检测基于系统的智能检测2.1 2.1 系统类别
5、与模型系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型1.1.1.1.系统类别系统类别系统类别系统类别第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检测n 系统参数对时间的变化规律分类系统参数对时间的变化规律分类系统参数对时间的变化规律分类系统参数对时间的变化规律分类uu 定常系统:参量不随时间变化的系统。定常或定参定常系统:参量不随时间变化的系统。定常或定参定常系统:参量不随时间变化的系统。定常或定参定常系统:参量不随时间变化的系统。定常或定参量系统或参量时不变量系统或参量时不变量系统或参量时不变量系统或参量时不变(非时变非时变非时变非时变)系统,实际过程大多属系统,实际过程大多属系统,实际过程大
6、多属系统,实际过程大多属于此类系统。于此类系统。于此类系统。于此类系统。t t 具有激励和响应平移特性,只是时间延迟具有激励和响应平移特性,只是时间延迟具有激励和响应平移特性,只是时间延迟具有激励和响应平移特性,只是时间延迟输出取输出取输出取输出取 决输入和初始条件决输入和初始条件决输入和初始条件决输入和初始条件;t t 模拟定常系统用带系数模拟定常系统用带系数模拟定常系统用带系数模拟定常系统用带系数线性微分方程表示线性微分方程表示线性微分方程表示线性微分方程表示,离散,离散,离散,离散 定常系统用带系数定常系统用带系数定常系统用带系数定常系统用带系数线性差分方程表示线性差分方程表示线性差分方
7、程表示线性差分方程表示;t t 因果系统,先激励后响应,又叫可实现系统。因果系统,先激励后响应,又叫可实现系统。因果系统,先激励后响应,又叫可实现系统。因果系统,先激励后响应,又叫可实现系统。2.1 2.1 系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型1.1.1.1.系统类别系统类别系统类别系统类别第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检测n 系统参数对时间的变化规律分类系统参数对时间的变化规律分类系统参数对时间的变化规律分类系统参数对时间的变化规律分类uu 瞬态和动态系统瞬态和动态系统瞬态和动态系统瞬态和动态系统t t瞬态系统瞬态系统瞬态系统瞬态系统:响应:响应:响应:响
8、应y y=f f(u u),u u=u u(t t),y y和和和和u u只取决于只取决于只取决于只取决于t t时刻时刻时刻时刻的的的的u u,和其过去及未来值无关,无记忆系统。,和其过去及未来值无关,无记忆系统。,和其过去及未来值无关,无记忆系统。,和其过去及未来值无关,无记忆系统。t t动态系统动态系统动态系统动态系统:系统在瞬时:系统在瞬时:系统在瞬时:系统在瞬时t t的响应,由过去间隔的响应,由过去间隔的响应,由过去间隔的响应,由过去间隔 t-Tt-T,t t 中中中中的输入信号确定,和记忆有关,记忆系统;的输入信号确定,和记忆有关,记忆系统;的输入信号确定,和记忆有关,记忆系统;的输
9、入信号确定,和记忆有关,记忆系统;t t随机系统随机系统随机系统随机系统:系统参数变化没有规律,只能用概率统计:系统参数变化没有规律,只能用概率统计:系统参数变化没有规律,只能用概率统计:系统参数变化没有规律,只能用概率统计方法进行分析处理。只在特定条件下对随机响应进行方法进行分析处理。只在特定条件下对随机响应进行方法进行分析处理。只在特定条件下对随机响应进行方法进行分析处理。只在特定条件下对随机响应进行统计分析处理,采用相关分析,谱分析等方法。统计分析处理,采用相关分析,谱分析等方法。统计分析处理,采用相关分析,谱分析等方法。统计分析处理,采用相关分析,谱分析等方法。2.1 2.1 系统类别
10、与模型系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型1.1.1.1.系统类别系统类别系统类别系统类别第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检测n 按系统的线性度分类按系统的线性度分类按系统的线性度分类按系统的线性度分类uu 线性系统线性系统线性系统线性系统:数学方程分类,采用线性的描述方程,:数学方程分类,采用线性的描述方程,:数学方程分类,采用线性的描述方程,:数学方程分类,采用线性的描述方程,否则为非线性。否则为非线性。否则为非线性。否则为非线性。t t 特征:输入特征:输入特征:输入特征:输入f(tf(t)增大增大增大增大a a,输出,输出,输出,输出y(ty(t)也增大也增大也增大
11、也增大a a,具有齐次,具有齐次,具有齐次,具有齐次性或比例性,可加性或叠加性;性或比例性,可加性或叠加性;性或比例性,可加性或叠加性;性或比例性,可加性或叠加性;t t 分解性:分解性:分解性:分解性:y(ty(t)由由由由f(tf(t)和初始条件和初始条件和初始条件和初始条件 决定,即决定,即决定,即决定,即输出由两个分量组成输出由两个分量组成输出由两个分量组成输出由两个分量组成 零状态线性响应零状态线性响应零状态线性响应零状态线性响应+零输入线性响应。零输入线性响应。零输入线性响应。零输入线性响应。2.1 2.1 系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型1.1.1.1.系
12、统类别系统类别系统类别系统类别第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检测n 按参数分布分类按参数分布分类按参数分布分类按参数分布分类uu集中参数系统:集中参数系统:集中参数系统:集中参数系统:uu分布参数系统:分布参数系统:分布参数系统:分布参数系统:n 按系统输入输出量分类按系统输入输出量分类按系统输入输出量分类按系统输入输出量分类uu 单输入单输出系统单输入单输出系统单输入单输出系统单输入单输出系统uu 多输入多输出系统多输入多输出系统多输入多输出系统多输入多输出系统系统变量和参数与空间位置无关。系统变量和参数与空间位置无关。系统变量和参数与空间位置无关。系统变量和参数与空间位置无
13、关。系统变量和参数是空间位置的函数。系统变量和参数是空间位置的函数。系统变量和参数是空间位置的函数。系统变量和参数是空间位置的函数。2.1 2.1 系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型2.2.2.2.系统数学模型系统数学模型系统数学模型系统数学模型第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检测n 数学模型数学模型数学模型数学模型uu模型:模型:模型:模型:对系统特征及其变化规律的一种表示或抽对系统特征及其变化规律的一种表示或抽对系统特征及其变化规律的一种表示或抽对系统特征及其变化规律的一种表示或抽象,常采用对所要研究的那些特点的特征量进行象,常采用对所要研究的那些特点的
14、特征量进行象,常采用对所要研究的那些特点的特征量进行象,常采用对所要研究的那些特点的特征量进行抽象。抽象。抽象。抽象。uu数学模型:数学模型:数学模型:数学模型:采用数学描述形成对某个系统所建立采用数学描述形成对某个系统所建立采用数学描述形成对某个系统所建立采用数学描述形成对某个系统所建立的模型,可定义为一个被模型化的系统中的各个的模型,可定义为一个被模型化的系统中的各个的模型,可定义为一个被模型化的系统中的各个的模型,可定义为一个被模型化的系统中的各个有关变量之间的关系所构成的数学结构。有关变量之间的关系所构成的数学结构。有关变量之间的关系所构成的数学结构。有关变量之间的关系所构成的数学结构
15、。代数方程、微分方程、差分方程、偏微分方程代数方程、微分方程、差分方程、偏微分方程代数方程、微分方程、差分方程、偏微分方程代数方程、微分方程、差分方程、偏微分方程2.1 2.1 系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型2.2.2.2.系统数学模型系统数学模型系统数学模型系统数学模型第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检测n 建立系统的数学模型建立系统的数学模型建立系统的数学模型建立系统的数学模型uu演绎分析法演绎分析法演绎分析法演绎分析法:由已有的关于系统的知识,采用演:由已有的关于系统的知识,采用演:由已有的关于系统的知识,采用演:由已有的关于系统的知识,采用演译分
16、析方法来建立数学模型,即利用专门学科领译分析方法来建立数学模型,即利用专门学科领译分析方法来建立数学模型,即利用专门学科领译分析方法来建立数学模型,即利用专门学科领域提出的物质和能量的守恒性及连续性原理和系域提出的物质和能量的守恒性及连续性原理和系域提出的物质和能量的守恒性及连续性原理和系域提出的物质和能量的守恒性及连续性原理和系统结构参数,推导描述系统的数学模型。统结构参数,推导描述系统的数学模型。统结构参数,推导描述系统的数学模型。统结构参数,推导描述系统的数学模型。代数方程、微分方程、差分方程、偏微分方程代数方程、微分方程、差分方程、偏微分方程代数方程、微分方程、差分方程、偏微分方程代数
17、方程、微分方程、差分方程、偏微分方程uu总结归纳法总结归纳法总结归纳法总结归纳法:对一个已经存在的系统观察,测量:对一个已经存在的系统观察,测量:对一个已经存在的系统观察,测量:对一个已经存在的系统观察,测量所得到的大量输入输出数据,推断出被测系统的所得到的大量输入输出数据,推断出被测系统的所得到的大量输入输出数据,推断出被测系统的所得到的大量输入输出数据,推断出被测系统的数学模型。数学模型。数学模型。数学模型。2.1 2.1 系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型2.2.2.2.系统数学模型系统数学模型系统数学模型系统数学模型第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检
18、测n 建立系统的数学模型建立系统的数学模型建立系统的数学模型建立系统的数学模型uu总结归纳法总结归纳法总结归纳法总结归纳法:对一个已经存在的系统观察,测量:对一个已经存在的系统观察,测量:对一个已经存在的系统观察,测量:对一个已经存在的系统观察,测量所得到的大量输入输出数据,推断出被测系统的所得到的大量输入输出数据,推断出被测系统的所得到的大量输入输出数据,推断出被测系统的所得到的大量输入输出数据,推断出被测系统的数学模型。数学模型。数学模型。数学模型。t t该方法基本依据:在一定的输入激励条件下,系统该方法基本依据:在一定的输入激励条件下,系统该方法基本依据:在一定的输入激励条件下,系统该方
19、法基本依据:在一定的输入激励条件下,系统的动态特性必然体现在它的输入输出数据中,这种的动态特性必然体现在它的输入输出数据中,这种的动态特性必然体现在它的输入输出数据中,这种的动态特性必然体现在它的输入输出数据中,这种应用实验方法取得观察数据来建立数学模型的方法应用实验方法取得观察数据来建立数学模型的方法应用实验方法取得观察数据来建立数学模型的方法应用实验方法取得观察数据来建立数学模型的方法称为称为称为称为系统辩识系统辩识系统辩识系统辩识。实际中,两种方法结合建模,混合建模方法。实际中,两种方法结合建模,混合建模方法。实际中,两种方法结合建模,混合建模方法。实际中,两种方法结合建模,混合建模方法
20、。2.1 2.1 系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型2.2.2.2.系统数学模型系统数学模型系统数学模型系统数学模型第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检测n 建立系统的数学模型建立系统的数学模型建立系统的数学模型建立系统的数学模型uu混合建模方法混合建模方法混合建模方法混合建模方法串行建模方式串行建模方式串行建模方式串行建模方式并行建模方式并行建模方式并行建模方式并行建模方式2.1 2.1 系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型2.2.2.2.系统数学模型系统数学模型系统数学模型系统数学模型第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检测n
21、 说明说明uu由由由由演绎法演绎法演绎法演绎法建立的数学模型是系统模型化问题的建立的数学模型是系统模型化问题的建立的数学模型是系统模型化问题的建立的数学模型是系统模型化问题的唯唯唯唯一解一解一解一解。uu归纳法归纳法归纳法归纳法能满足观测到的输入输出数据关系的系统能满足观测到的输入输出数据关系的系统能满足观测到的输入输出数据关系的系统能满足观测到的输入输出数据关系的系统模型有无穷多个,需引入附加的假设和约束,从模型有无穷多个,需引入附加的假设和约束,从模型有无穷多个,需引入附加的假设和约束,从模型有无穷多个,需引入附加的假设和约束,从无穷多个可能的模型中找出合适的模型。无穷多个可能的模型中找出
22、合适的模型。无穷多个可能的模型中找出合适的模型。无穷多个可能的模型中找出合适的模型。2.1 2.1 系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型2.2.2.2.系统数学模型系统数学模型系统数学模型系统数学模型第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检测n 说明说明uu混合建模的优点在于能充分利用多种方法的优势,取长混合建模的优点在于能充分利用多种方法的优势,取长混合建模的优点在于能充分利用多种方法的优势,取长混合建模的优点在于能充分利用多种方法的优势,取长补短,以更好地满足软测量建模的精度要求,同时,在补短,以更好地满足软测量建模的精度要求,同时,在补短,以更好地满足软测量建
23、模的精度要求,同时,在补短,以更好地满足软测量建模的精度要求,同时,在混合模型中利用混合模型中利用混合模型中利用混合模型中利用多种模型多种模型多种模型多种模型,也有助于多种模式信息的有,也有助于多种模式信息的有,也有助于多种模式信息的有,也有助于多种模式信息的有效利用。效利用。效利用。效利用。uu各种混合模型主要是通过利用各种混合模型主要是通过利用各种混合模型主要是通过利用各种混合模型主要是通过利用数据驱动黑箱模型数据驱动黑箱模型数据驱动黑箱模型数据驱动黑箱模型进行机进行机进行机进行机理模型的参数辨识或对模型结果进行简单补偿的方法进理模型的参数辨识或对模型结果进行简单补偿的方法进理模型的参数辨
24、识或对模型结果进行简单补偿的方法进理模型的参数辨识或对模型结果进行简单补偿的方法进行不易测量参量的在线检测,这些方法并没有考虑行不易测量参量的在线检测,这些方法并没有考虑行不易测量参量的在线检测,这些方法并没有考虑行不易测量参量的在线检测,这些方法并没有考虑系统系统系统系统噪声和未建模误差对系统状态的影响噪声和未建模误差对系统状态的影响噪声和未建模误差对系统状态的影响噪声和未建模误差对系统状态的影响,所建立混合模型,所建立混合模型,所建立混合模型,所建立混合模型适用性较差,缺乏可实施性。适用性较差,缺乏可实施性。适用性较差,缺乏可实施性。适用性较差,缺乏可实施性。2.1 2.1 系统类别与模型
25、系统类别与模型系统类别与模型系统类别与模型3.3.3.3.检测系统数学模型分类检测系统数学模型分类检测系统数学模型分类检测系统数学模型分类第二章第二章 基于系统的智能检测基于系统的智能检测n 静态模型和动态模型静态模型和动态模型静态模型和动态模型静态模型和动态模型n 连续时间模型和离散时间模型连续时间模型和离散时间模型连续时间模型和离散时间模型连续时间模型和离散时间模型n 时间域模型和频率域模型时间域模型和频率域模型时间域模型和频率域模型时间域模型和频率域模型n 线性模型和非线性模型线性模型和非线性模型线性模型和非线性模型线性模型和非线性模型n 时变模型和时不变模型时变模型和时不变模型时变模型
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