#случайный_процесс — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #случайный_процесс, aggregated by home.social.
-
Что такое наблюдатель и при чём здесь фильтр Калмана
Прочитал на Хабр статью [1] , в которой автор простым языком даёт достаточно глубокое представление такого сложного и важного математического объекта как фильтр Калмана и захотел предложить читателям посмотреть на него (фильтр Калмана) несколько с другого ракурса. Сразу хочу предупредить, что перед чтением данной статьи хорошо бы прочесть статью [1] , так как даже формулы были специально взяты ровно оттуда, дабы данная статья базировалась на материале упомянутой работы [1] . Представим, что у нас есть объект, работу которого необходимо отслеживать, но для этого нет прямой, а есть только косвенная информация. Например, мы имеем дело с погружным нефтяным насосом и необходима информация о его работе, в частности частота вращения двигателя данного насоса. В своём распоряжении мы имеем информацию лишь о напряжениях и токах его фаз и нам необходимо разработать виртуальный тахометр. Общая идея такова: берём математическую модель двигателя и в режиме реального времени «запитываем» её показаниями датчиков напряжений фаз работающего двигателя насоса. Показания датчиков тока используем для того, чтобы в реальном времени втянуть виртуальную модель в такой режим, при котором виртуальные показания квазидатчиков тока математической модели станут равны показаниям реальных датчиков тока. То есть в этом случае мы получим виртуальную real time модель из которой можем взять любую информацию, которой она располагает, в частности частоту вращения электродвигателя. А теперь изложенную идею попробуем воплотить в виде математических абстракций.
-
Что такое наблюдатель и при чём здесь фильтр Калмана
Прочитал на Хабр статью [1] , в которой автор простым языком даёт достаточно глубокое представление такого сложного и важного математического объекта как фильтр Калмана и захотел предложить читателям посмотреть на него (фильтр Калмана) несколько с другого ракурса. Сразу хочу предупредить, что перед чтением данной статьи хорошо бы прочесть статью [1] , так как даже формулы были специально взяты ровно оттуда, дабы данная статья базировалась на материале упомянутой работы [1] . Представим, что у нас есть объект, работу которого необходимо отслеживать, но для этого нет прямой, а есть только косвенная информация. Например, мы имеем дело с погружным нефтяным насосом и необходима информация о его работе, в частности частота вращения двигателя данного насоса. В своём распоряжении мы имеем информацию лишь о напряжениях и токах его фаз и нам необходимо разработать виртуальный тахометр. Общая идея такова: берём математическую модель двигателя и в режиме реального времени «запитываем» её показаниями датчиков напряжений фаз работающего двигателя насоса. Показания датчиков тока используем для того, чтобы в реальном времени втянуть виртуальную модель в такой режим, при котором виртуальные показания квазидатчиков тока математической модели станут равны показаниям реальных датчиков тока. То есть в этом случае мы получим виртуальную real time модель из которой можем взять любую информацию, которой она располагает, в частности частоту вращения электродвигателя. А теперь изложенную идею попробуем воплотить в виде математических абстракций.
-
Что такое наблюдатель и при чём здесь фильтр Калмана
Прочитал на Хабр статью [1] , в которой автор простым языком даёт достаточно глубокое представление такого сложного и важного математического объекта как фильтр Калмана и захотел предложить читателям посмотреть на него (фильтр Калмана) несколько с другого ракурса. Сразу хочу предупредить, что перед чтением данной статьи хорошо бы прочесть статью [1] , так как даже формулы были специально взяты ровно оттуда, дабы данная статья базировалась на материале упомянутой работы [1] . Представим, что у нас есть объект, работу которого необходимо отслеживать, но для этого нет прямой, а есть только косвенная информация. Например, мы имеем дело с погружным нефтяным насосом и необходима информация о его работе, в частности частота вращения двигателя данного насоса. В своём распоряжении мы имеем информацию лишь о напряжениях и токах его фаз и нам необходимо разработать виртуальный тахометр. Общая идея такова: берём математическую модель двигателя и в режиме реального времени «запитываем» её показаниями датчиков напряжений фаз работающего двигателя насоса. Показания датчиков тока используем для того, чтобы в реальном времени втянуть виртуальную модель в такой режим, при котором виртуальные показания квазидатчиков тока математической модели станут равны показаниям реальных датчиков тока. То есть в этом случае мы получим виртуальную real time модель из которой можем взять любую информацию, которой она располагает, в частности частоту вращения электродвигателя. А теперь изложенную идею попробуем воплотить в виде математических абстракций.
-
Что такое наблюдатель и при чём здесь фильтр Калмана
Прочитал на Хабр статью [1] , в которой автор простым языком даёт достаточно глубокое представление такого сложного и важного математического объекта как фильтр Калмана и захотел предложить читателям посмотреть на него (фильтр Калмана) несколько с другого ракурса. Сразу хочу предупредить, что перед чтением данной статьи хорошо бы прочесть статью [1] , так как даже формулы были специально взяты ровно оттуда, дабы данная статья базировалась на материале упомянутой работы [1] . Представим, что у нас есть объект, работу которого необходимо отслеживать, но для этого нет прямой, а есть только косвенная информация. Например, мы имеем дело с погружным нефтяным насосом и необходима информация о его работе, в частности частота вращения двигателя данного насоса. В своём распоряжении мы имеем информацию лишь о напряжениях и токах его фаз и нам необходимо разработать виртуальный тахометр. Общая идея такова: берём математическую модель двигателя и в режиме реального времени «запитываем» её показаниями датчиков напряжений фаз работающего двигателя насоса. Показания датчиков тока используем для того, чтобы в реальном времени втянуть виртуальную модель в такой режим, при котором виртуальные показания квазидатчиков тока математической модели станут равны показаниям реальных датчиков тока. То есть в этом случае мы получим виртуальную real time модель из которой можем взять любую информацию, которой она располагает, в частности частоту вращения электродвигателя. А теперь изложенную идею попробуем воплотить в виде математических абстракций.