Розглянуто взаємозв'язок між параметрами адаптивного експоненціального фільтра та якістю фільтрації та прогнозування. Принцип адаптації експоненціального фільтра заснований на використанні методу найменших квадратів. Мета роботи - проаналізувати якість адаптації алгоритму та визначити умови, в яких він може працювати належним чином. Одержано інформацію, яка описує зв'язок між параметрами обробки даних та якістю фільтрації та прогнозування. Застосовано концепції аналізу часових рядів та математичне моделювання в пакеті Matlab. Одержано значення параметрів, які визначають умови системи або пристрою, в яких можна інтегрувати цей алгоритм фільтрації та прогнозування. Здійснено оцінювання якості адаптації коефіцієнта згладжування, встановлюючи взаємозв'язки між параметрами фільтра. Вперше визначено зв'язок між середньоквадратичними похибками (фільтрації та прогнозу) та наступними параметрами: кількість кроків, на які здійснюється прогнозування; кількість кроків, які алгоритм обробки даних використовує для оцінки якості процесу фільтрації; значення, яке визначає прийнятну похибку та початкове значення коефіцієнта згладжування. Одержано інформацію, яка описує взаємозв'язок власне між параметрами, згаданими вище. Побудовано структуру алгоритму обробки даних, який можна інтегрувати в різні автоматизовані системи управління. Це дослідження надає можливість вибрати відповідні параметри алгоритму фільтрації та прогнозування, що надасть можливість фільтрувати та робити прогнозування сигналу в каналах вимірювання та каналах керування. Запропонований алгоритм обробки даних може бути реалізований як програма для мікроконтролера.

  Повний текст PDF - 551.246 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"