В основе методов численного решения дифференциальных уравнений, лежит преобразование дифференциальной задачи в разностную задачу, называемое аппроксимацией. Простыми словами: чтобы решить дифференциальные уравнения нужно знать аппроксимацию дифференциальных уравнений.
Но перед тем, как мы приступим к рассмотрению дифференциального уравнения, сначала разберем аппроксимацию дифференциальных операторов, то есть производных первого и второго порядков.
- Аппроксимация дифференциальных операторов
- Аппроксимация дифференциальных уравнений
- Методы аппроксимации переходных функций типовыми передаточными функциями первого и второго порядка
- Главная > Документ
- Аппроксимация функции одной переменной
- Аппроксимация функции одной переменной
- Линейная регрессия
- Квадратичная регрессия
- Кубическая регрессия
- Степенная регрессия
- Показательная регрессия
- Гиперболическая регрессия
- Логарифмическая регрессия
- Экспоненциальная регрессия
- Вывод формул
- 📸 Видео
Аппроксимация дифференциальных операторов
Рассмотрим производную функции u(x) в точке xj:
Аппроксимация этой производной может быть введена с помощью следующих разностных операторов:
- с помощью правой конечной разности
с помощью левой конечной разности
с помощью центральной конечной разности
У каждой из этих разностей есть так называемый порядок аппроксимации.
Аппроксимация — это, по сути, приближение к реальному результату. Порядок же аппроксимации показывает порядок ошибки при этом приближении. Вот вам пример:
реальный ответ в задачи : 5
аппроксимация первого порядка показала ответ : 5.8
аппроксимация второго порядка показала ответ : 5.08
Исходя из этого, мы можем сделать совершенно простой вывод, что чем больше порядок аппроксимации, тем лучше сама аппроксимация той задачи, которая решается.
Возвращаясь к нашим разностям, отметим что левая и правая конечные разности имеют 1 порядок аппроксимации, а центральная конечная разность имеет 2 порядок аппроксимации. Значит центральная разность считает точнее, но не всегда удается использовать именно эту конечную разность, но об этом мы поговорим в следующих статьях.
Далее нам следует рассмотреть конечную разность для производной второго порядка:
она запишется следующим образом :
Пока вам все это может показаться непонятным и не самым интересным, но со временем вы это действительно поймете и будете экспертом в этой области.
Аппроксимация дифференциальных уравнений
Ну а теперь нам пора перейти к более сложному, но в тоже время важному занятию.
Рассмотрим одномерное дифференциальное уравнение параболического типа:(если вы забыли, что это, то советую повторить это вот здесь)
В левой части стоит первая производная по времени, и ее можно аппроксимировать левой, правой или центральной конечной разностью, для примера мы возьмем левую.
В правой части стоит вторая производная по координате x, ее аппроксимируем разностью, которую рассматривали для производной второго порядка.
Свободный член так и останется.
В итоге после аппроксимации уравнение станет выглядеть вот так:
Это выражение называется разностной схемой. По правде говоря, это еще не полная разностная схема, но пока что вам нужно понять основы аппроксимации и выучить понятие порядка аппроксимации.
Для этой статьи, пожалуй, хватит. В следующих статьях мы подробнее изучим разностные схемы, а затем будем их программировать на языках C++ и VBA.
Видео:Математика без Ху!ни. Линейное неоднородное уравнение 1 порядка. Метод вариации постоянной.Скачать
Методы аппроксимации переходных функций типовыми передаточными функциями первого и второго порядка
Главная > Документ
Информация о документе | |
Дата добавления: | |
Размер: | |
Доступные форматы для скачивания: |
Методы аппроксимации переходных функций типовыми передаточными функциями первого и второго порядка
Методы аппроксимации переходных функций объектов с самовыравниванием
Накопленный инженерный опыт показывает, что при аппроксимации экспериментальных данных аналитическими выражениями в большинстве случаев для объектов, обладающих самовыравниванием, можно ограничиться одним из следующих вариантов описания динамических свойств исследуемых объектов:
1) динамическим звеном второго порядка –
— ДУ;
— передаточная ф-я;
— переходная ф-я.
2) динамическим звеном второго порядка с одной постоянной времени –
— ДУ;
— передаточная ф-я;
— переходная ф-я.
3) динамическим звеном первого порядка —
— ДУ; — передаточная ф-я;
— переходная ф-я,
где К -коэффициент усиления или передачи; — время запаздывания; Т 0 ,Т 1 ,Т 2 , T — постоянные времени объекта.
В случаях, когда по анализу экспериментальных кривых разгона можно говорить об отсутствии запаздывания – в приведенных выражениях .
Время чистого запаздывания и коэффициент усиления К определяются обычными приемами непосредственно из графика кривой разгона. При этом при наличии начало оси времени сносят на соответствующее , которое потом учитывают путем домножения выражения для передаточной функции на множитель . Поэтому все методики предназначены для определения неизвестных значений постоянных времени. Наиболее распространенные способы определения значений постоянных времени можно классифицировать на: графические и интерполяционные .
Графические способы предполагают нахождение значений постоянных времени с помощью дополнительных графических построений на полученной кривой разгона.
Интерполяционные способы предполагают нахождение значений постоянных времени на основе пересчета по определенным контрольным точкам переходной характеристики.
При применении как графических, так и интерполяционных способов, как правило, проводят нормирование исходной переходной функции: .
Рассмотрим существо наиболее применимых способов определения постоянных времени объектов с самовыраниванием.
Методики определения передаточных функций типовых звеньев 2-го порядка.
Существо графических построений, проводимых на экспериментально полученной кривой разгона, заключается в следующем:
— на графике переходного процесса определяют точку перегиба – точку, в которой имеет максимальное значение. Так как переходные функции промышленных объектов, как правило, не имеют явно выраженной точки перегиба, то определение ее координат осуществляют следующим образом. В средней, наиболее быстро изменяющейся части графика берется 5-7 ординат через равные интервалы времени и вычисляются расстояния между ними . Далее находится максимальное из , определяется соответствующее ей и на графике находится точка .
— через точку перегиба проводится касательная линия до пересечения с осью абсцисс и линией . Отсекаемые данной касательной отрезки временной оси служат основой для расчета постоянных времени Т 1 ,Т 2 . Существует множество методов расчета. Один из них заключается в следующем. Непосредственно из графика находят (см. рис.1) и с помощью номограмм, приведенных на рис.2 определяют и b, а .
Рисунок 1 – Определение коэффициентов дифференциального уравнения 2-го порядка с помощью графических построений.
Рисунок 3 – Номограмма для определения коэффициентов дифференциального уравнения 2-го порядка по методике Орманна.
Рисунок 2 – Номограммы для определения коэффициентов дифференциального уравнения.
Существо интерполяционных методов рассмотрим на примере удобной для практики и достаточно полной интерполяционной методики определения постоянных времени уравнения 2-го порядка, разработанной Орманном.
Введем следующие обозначения:
; ; ; .
С учетом данных обозначений уравнение переходной функции для динамического звена второго порядка после выделения чистого запаздывания примет вид:
(1)
Исследуя кривые (1) для различных и Орманн пришел к выводу, что значению всегда соответствует . То есть
, . (2)
Орманн доказал, что погрешность расчета по формуле (2) не превосходит 1,7% при любых значениях T 1 и T 2 . Для нахождения постоянных времени было предложено по графику определять значения ординат , где , , , и в зависимости от их значений рассчитывать T 1 и T 2 с использованием номограмм (см. рис. 3), отражающих зависимости —
, , , где .
Общий алгоритм применения методики Орманна заключается в следующем:
1. По кривой разгона определяется , которому соответствует значение , и рассчитывается значение .
2. Рассчитывается и по нормированной кривой разгона определяется .
3. Проверяется выполнение условия . Если оно выполняется, то аппроксимацию кривой разгона осуществляют решением дифференциального уравнения второго порядка без дополнительного запаздывания (пункт 4). Если , то кривую разгона следует аппроксимировать решением дифференциального уравнения второго порядка с кратными корнями и дополнительным запаздыванием (пункт 5). Если , то кривая разгона может быть аппроксимирована решением ДУ первого порядка с дополнительным запаздыванием.
4. Для найденного значения по номограмме для (рис.3) определяют значение z 2 , а по нему . После чего рассчитывают постоянные T 1 и T 2 по формулам:
Затем проводят проверку адекватности аппроксимации. Для этого по номограмме (рис.3) для найденного определяют и , а по графику нормированной кривой разгона находят и . После чего рассчитывают оценки вида – . Если ошибка аппроксимации не превышает 2-3%, то такая аппроксимация принимается, в противном случае выполняют действия по пункту 5.
5. Из графика находят () и рассчитывают дополнительное запаздывание по формуле — . После этого рассчитывают значение постоянной времени по формуле — .
Затем проводят проверку адекватности аппроксимации. Для этого по графику нормированной кривой разгона находят , и сравнивают их с , . После чего рассчитывают оценки вида – . Аппроксимация считается адекватной, если ошибка не превышает 3%.
Методики определения передаточных функций типовых звеньев 1-го порядка.
Существо интерполяционной методики определения T 0 и , базирующейся на методике Орманна и предложенной Кругом и Мининой, заключается в следующем:
1. По нормированной кривой разгона находят значения при и при и вычисляют постоянную дополнительного запаздывания .
2. Вычисляют значение постоянной времени .
3. Проверяют адекватность аппроксимации. Для этого по графику нормированной кривой разгона находят , и сравнивают их с , . После чего рассчитывают оценки вида – . Аппроксимация считается адекватной, если ошибка не превышает 3%.
Методы аппроксимации переходных функций объектов без самовыравниванием
При аппроксимации экспериментальных данных объектов без самовыравнивания можно ограничиться одним из следующих типовых дифференциальных уравнений:
1) динамическим звеном 2-го порядка –
— ДУ,
, где k=1/T 0 — передаточная ф-я,
— переходная ф-я.
2) динамическим звеном 1-го порядка
— ДУ, — передаточная ф-я,
— переходная ф-я.
При аппроксимации таких кривых разгона также как и для объектов с самовыравниванием сразу выделяют время чистого запаздывания .
Если в объекте в момент скачкообразного изменения входной величины мгновенно устанавливается неизменная скорость выходной величины (рис.5), то такой объект можно моделировать вышеприведенными уравнениями для динамического звена 1-го порядка. Если скорость изменения устанавливается не сразу (рис.6), то в указанные уравнения вводят . При этом значения h(t) при не должны превышать величину, определяемую классом точности аппаратуры измерений. А в конечном выражении для передаточной функции общее запаздывание будет равно . В противном случае в качестве аппроксимирующей передаточной функции принимают функции, соответствующие ДУ 2-го и выше порядков.
Для нахождения k и T 1 используют графические методы.
Для кривой разгона, представленной на рис.5, , где А- амплитуда ступенчатого воздействия. Для кривой разгона, представленной на рис.6, в качестве используют тангенс угла наклона асимптоты к h(t), а равно отрезку оси абсцисс, отсекаемому асимптотой.
Рисунок 5 – Объект с мгновенно устанавливаемой неизменная скорость изменения выходной величины.
Рисунок 6 – Объект, в котором неизменная скорость изменения выходной величины устанавливается с задержкой.
Для нахождения параметров передаточных функций вида 2-го и выше порядков из графика кривой разгона определяют угол наклона асимптоты к оси абсцисс, величины h u и . Затем вычисляется и из номограмм, приведенных на рис.7 находится Т 1 . Из данных номограмм видно, что выражение, соответствующее звену 2-го порядка, будет адекватно при условии . Если данное неравенство не выполняется, то передаточная функция должна иметь вид — , где — постоянная чистого запаздывания.
Балакирев В.С. и др. Экспериментальное определение динамических характеристик промышленных объектов управления. М. Энергия , 1967, 232 с.
Видео:Метод наименьших квадратов. Линейная аппроксимацияСкачать
Аппроксимация функции одной переменной
Калькулятор использует методы регрессии для аппроксимации функции одной переменной.
Данный калькулятор по введенным данным строит несколько моделей регрессии: линейную, квадратичную, кубическую, степенную, логарифмическую, гиперболическую, показательную, экспоненциальную. Результаты можно сравнить между собой по корреляции, средней ошибке аппроксимации и наглядно на графике. Теория и формулы регрессий под калькулятором.
Если не ввести значения x, калькулятор примет, что значение x меняется от 0 с шагом 1.
Аппроксимация функции одной переменной
Видео:7. Линейные дифференциальные уравнения первого порядка. Метод Бернулли.Скачать
Линейная регрессия
Коэффициент линейной парной корреляции:
Средняя ошибка аппроксимации:
Видео:Поле направлений дифференциального уравнения первого порядкаСкачать
Квадратичная регрессия
Система уравнений для нахождения коэффициентов a, b и c:
Коэффициент корреляции:
,
где
Средняя ошибка аппроксимации:
Видео:9. Метод вариации произвольной постоянной ( метод Лагранжа ). Линейные дифференциальные уравнения.Скачать
Кубическая регрессия
Система уравнений для нахождения коэффициентов a, b, c и d:
Коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, средняя ошибка аппроксимации — используются те же формулы, что и для квадратичной регрессии.
Видео:13. Как решить дифференциальное уравнение первого порядка?Скачать
Степенная регрессия
Коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, средняя ошибка аппроксимации — используются те же формулы, что и для квадратичной регрессии.
Видео:Метод ЭйлераСкачать
Показательная регрессия
Коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, средняя ошибка аппроксимации — используются те же формулы, что и для квадратичной регрессии.
Видео:Дифференциальные уравнения, 4 урок, Линейные дифференциальные уравнения первого порядкаСкачать
Гиперболическая регрессия
Коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, средняя ошибка аппроксимации — используются те же формулы, что и для квадратичной регрессии.
Видео:Метод наименьших квадратов. Квадратичная аппроксимацияСкачать
Логарифмическая регрессия
Коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, средняя ошибка аппроксимации — используются те же формулы, что и для квадратичной регрессии.
Видео:6. Особые решения ДУ первого порядкаСкачать
Экспоненциальная регрессия
Коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, средняя ошибка аппроксимации — используются те же формулы, что и для квадратичной регрессии.
Видео:Уравнения в частных производных первого порядка| poporyadku.schoolСкачать
Вывод формул
Сначала сформулируем задачу:
Пусть у нас есть неизвестная функция y=f(x), заданная табличными значениями (например, полученными в результате опытных измерений).
Нам необходимо найти функцию заданного вида (линейную, квадратичную и т. п.) y=F(x), которая в соответствующих точках принимает значения, как можно более близкие к табличным.
На практике вид функции чаще всего определяют путем сравнения расположения точек с графиками известных функций.
Полученная формула y=F(x), которую называют эмпирической формулой, или уравнением регрессии y на x, или приближающей (аппроксимирующей) функцией, позволяет находить значения f(x) для нетабличных значений x, сглаживая результаты измерений величины y.
Для того, чтобы получить параметры функции F, используется метод наименьших квадратов. В этом методе в качестве критерия близости приближающей функции к совокупности точек используется суммы квадратов разностей значений табличных значений y и теоретических, рассчитанных по уравнению регрессии.
Таким образом, нам требуется найти функцию F, такую, чтобы сумма квадратов S была наименьшей:
Рассмотрим решение этой задачи на примере получения линейной регрессии F=ax+b.
S является функцией двух переменных, a и b. Чтобы найти ее минимум, используем условие экстремума, а именно, равенства нулю частных производных.
Используя формулу производной сложной функции, получим следующую систему уравнений:
Для функции вида частные производные равны:
,
Подставив производные, получим:
Откуда, выразив a и b, можно получить формулы для коэффициентов линейной регрессии, приведенные выше.
Аналогичным образом выводятся формулы для остальных видов регрессий.
📸 Видео
Метод наименьших квадратов, урок 1/2. Линейная функцияСкачать
Дифференциальные уравнения не разрешенные относительно производной | poporyadku.schoolСкачать
18+ Математика без Ху!ни. Дифференциальные уравнения.Скачать
Задача Коши ➜ Частное решение линейного однородного дифференциального уравненияСкачать
Однородные дифференциальные уравнения первого порядка #calculus #differentialequation #maths #Скачать
Практика 1 ИзоклиныСкачать
Линейное дифференциальное уравнение первого порядка (1-x^2)*y'-xy=1Скачать