МОДЕЛІ АВТОКОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦІЙ ЕРГОДІЧЕСЬКОЙ ВИПАДКОВИХ ПРОЦЕСІВ В СИСТЕМІ УПРАВЛІННЯ БУРІННЯМ СВЕРДЛОВИН
DOI:
https://doi.org/10.30890/2567-5273.2019-10-01-016Ключові слова:
автокореляційна функція, ідентифікація, функція передачі, оцінки автокреляційних функцій, спектральна щільність, процес бурінняАнотація
Проаналізовано моделі автокореляційних функцій випадкових процесів у системах керування, а також функції передачі формуючих фільтрів. На основі статистичних характеристик вхідного і вихідного сигналів лінійного дианмічного об’єкта керування розроблено алг
Metrics
Посилання
Волгин В.В. Модели корелляционных функцій случайных процессов в системах управления. Теория и практика построения и функционирования АСУТП. – сб.науч.тр.. М.: Изд.МЭИ.1998. С.174-193.
Бендат Дж., Пирсол А. Измерения и анализ случайных процессов. М.: Мир. 1971. 408 с.
Волгин В.В., Каримов Р.Н. Оценка корреляционных функций в промышленных системах управления. М.:Энергия. 1979. 80 с.
Назаренко М.В. Теоретичні засади та принципи побудови моделей дингамічних процесів та їх регуляторів: монографія. Кривий Ріг: Деніс (ФОП Чернівський Д.О.). 2010. 204 с.
Спеменцов Г.Н. Терія автоматичного керування: підручник. Івано-Фрсанківськ: ІФНТУНГ. 1999. 610 с.
Большаков А.А. Методы обработки многомерных данных и временных рядов. М.: Горячая линия. Ткелеком. 2007. 522 с.
Трунова О.В., Скитер И.С. Исспользование фрактального анализа для исследования динамики сложных систем. Тезисы докладов VIII междунар.науч.-практ. конф. «Математическое и имитационное моделирование систем», 24-28 июня 2013. Чернигов: ЧНТУ. 2013. С. 296-299.
Бодянский Е.В., Плисс И.П., Чапланов А.П. Динамическая реконструкція хаотический сигналов на основе нейросетевых технологий. Радиоэлектроника и информатика. 2002, №3(20). С. 62-64.
Тур Г.І., Трунова О.В. Застосування методу фрактального аналізу для визначення трендових характеристик числових рядів. Вісник ЧНТУ. 2005, № 125. С.252-256.
Kropyvnytska V., Kopystynskyy L., Sementsov G. Development of a Set of Methods for Preforecasting Fractal Time Series Analysis to Determine the Eevel of Persistence. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 3/4 (87). 2017. P. 10-17. ISSN 1729-3774.
References:
Volgin V.V. (1998). Modeli korellyatsionnykh funktsíy sluchaynykh protsessov v sistemakh upravleniya. Teoriya i praktika postroyeniya i funktsionirovaniya ASUTP [Models of correlation functions of random processes in control systems. Theory and practice of building and functioning of an automated process control system]. In Collection of scientific papers, pp.174-193.
Bendat J., Piersol A. (1971). Izmereniya i analiz sluchaynykh protsessov [Measurements and analysis of random processes], 408 p.
Volgin V.V., Karimov R.N. (1979). Otsenka korrelyatsionnykh funktsiy v promyshlennykh sistemakh upravleniya [Assessment of correlation functions in industrial control systems], 80 p.
Nazarenko M.V. (2010). Teoretychni zasady ta pryntsypy pobudovy modeley dynhamichnykh protsesiv ta yikh rehulyatoriv: monohrafiya [Theoretical foundations and principles of constructing models of dingamic processes and their regulators: monograph], 204 p.
Spemencov G.N. (1999), Teriya avtomatychnoho keruvannya: pidruchnyk [Automatic Control Terry: A Tutorial], 610 p.
Bolshakov A.A. (2007). Metody obrabotki mnogomernykh dannykh i vremennykh ryadov [Methods for processing multidimensional data and time series], 522 p.
Trunova O.V., Skiter I.S. (2013). Isspol'zovaniye fraktal'nogo analiza dlya issledovaniya dinamiki slozhnykh system [The use of fractal analysis to study the dynamics of complex systems] in Tezisy dokladov VIII mezhdunar.nauch.-prakt. konf. «Matematicheskoye i imitatsionnoye modelirovaniye sistem», 24-28 iyunya [Abstracts of the VIII international scientific-practical. conf. "Mathematical and simulation modeling of systems", June 24-28], pp 296-299.
Bodyansky E.V., Pliss I.P., Chaplanov A.P. (2002). Dinamicheskaya rekonstruktsíya khaoticheskiy signalov na osnove neyrosetevykh tekhnologiy [Dynamic reconstruction of chaotic signals based on neural network technologies] in Radioelektronika i informatika [Radio electronics and computer science], issueNo 3 (20). pp. 62-64
Tour G.I., Trunova O.V. (2005). Zastosuvannya metodu fraktalʹnoho analizu dlya vyznachennya trendovykh kharakterystyk chyslovykh ryadiv [Application of fractal analysis method to determine the trending characteristics of numerical series] in Visnyk CHNTU [Bulletin of the National Technical University], issueNo.125, pp. 252-256.
Kropyvnytska V., Kopystynskyy L., Sementsov G. Development of a Set of Methods for Preforecasting Fractal Time Series Analysis to Determine the Eevel of Persistence. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 3/4 (87). 2017. P. 10-17. ISSN 1729-3774.
