WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 ||

Пусть дан устойчивый линейный динамический объект с передаточной функцией

. (25)

Положим для определенности.

  1. Дроби в выражении (25) приводятся к общему знаменателю. Тем самым определяется эквивалентная модель с передаточной функцией:

, (26)

где – (27)

сумма произведений всех возможных сочетаний по элементов множества, – количество слагаемых (количество сочетаний из по );

при, (28)

при, (29)

. (30)

.

  1. Проводится параметрическая идентификация объекта, в результате которой определяются оценки параметров
  2. Из (26) и (27) определяются корни характеристического уравнения объекта (26), т.е. фактически оценки постоянных времени. В настоящее время существует ряд пакетов прикладных программ, позволяющих достаточно надежно определять корни полиномиальных уравнений (например, MATLAB, Mathcad).
  3. Упорядочим множество (например, в порядке возрастания постоянных времени).
  4. Далее необходимо определить коэффициенты и, а также наборы постоянных времени и, ассоциированные с каждым из этих коэффициентов. Количество таких наборов составляет, если, и, если. Уменьшение числа возможных комбинаций вдвое во втором случае обусловлено тем, что каждое сочетание постоянных времени в множестве впоследствии повторится в множестве и наоборот. Это означает, что в этом случае значения коэффициентов и просто поменяются местами. Таким образом, на основании выражений (28), (29), (30) необходимо составить систему из трёх уравнений – два уравнения используются для определения коэффициентов и, а третье – для установления соответствия между множествами и множеством. Поскольку количество параметров может оказаться больше трех, то остальные уравнения в случае отсутствия погрешностей идентификации должны оказаться линейно зависимыми, и их следует исключить из рассмотрения.

В работе приводится расширение данной методики для случаев, когда в структуру объекта включены форсирующие звенья.

Четвертая глава посвящена применению метода экспоненциальной модуляции для описания динамической модели сетчатки глаза. Рассмотрена одна из методик диагностики патологий сетчатки глаза, основанная на регистрации реакции сетчатки глаза на световое воздействие и дальнейшем анализе полученных данных. Электроретинография (от лат. retina — сетка, сетчатка и греч. grapho — пишу) — метод регистрации биопотенциалов сетчатки, возникающих в ответ на световую стимуляцию глаза, их графическая запись называется электроретинограммой (ЭРГ). Для проведения исследования были использованы ЭРГ, полученные при воздействии на сетчатку глаза пациента одиночного светового импульса. Специалистами офтальмологами показано, что за формирование биопотенциалов отвечают различные категории клеток сетчатки глаза, и в случае воздействия на сетчатку одиночного светового импульса ЭРГ принимает вид, представленный на рис. 2, представляющий собой сумму биопотенциалов, исходящих от клеток различной природы.

Рис. 2. Общий вид ЭРГ и ее компонентов

Наибольший интерес при постановке диагноза представляют сигналы, получившие названия a- и b-волн, так как они обладают наименьшими постоянными времени и, следовательно, наименее подвержены влиянию помех, таких как смаргивание. На рисунке 3 приведён пример ЭРГ, соответствующей реакции сетчатки глаза с типом патологии «отслоение сетчатки».

Автором был предложен вариант рассмотрения сетчатки глаза как линейного динамического объекта с параллельной структурой и передаточной функцией вида

. (31)

Показана применимость метода экспоненциальной модуляции при идентификации указанного класса систем. Обосновано использование указанного метода для диагностики патологий сетчатки глаза.

Рис. 3. Пример ЭРГ

Алгоритм представления сетчатки глаза в виде двухкомпонентной параллельной модели с помощью метода экспоненциальной модуляции на основе ЭРГ реализован в виде программного приложения, позволяющего:

  1. Производить первичную обработку ЭРГ (нормирование, сглаживание);
  2. Производить параметрическую идентификацию параллельной модели сетчатки глаза по начальному участку ЭРГ;
  3. Производить построение a- и b-волн в полученной модели.

Пример результата идентификации ЭРГ представлен на рис. 4.

С помощью разработанного программного обеспечения произведена идентификация ряда реальных ЭРГ, в результате чего на реальных примерах показана применимость метода экспоненциальной модуляции для представления сетчатки глаза параллельной двухкомпонентной динамической моделью.

Рис. 4. Результат идентификации параметров модели сетчатки (1-исходная ЭРГ, 2-результат идентификации, 3- b-составляющая, 4- a-составляюшая)

В заключении приводятся полученные в диссертационной работе результаты, основными из которых являются следующие:

  1. Рассмотрены основные существующие на данный момент методы идентификации линейных динамических объектов. Показаны преимущества и недостатки этих методов. В числе указанных методов рассмотрен класс интегрально-модуляционных методов.
  2. Проведено комплексное исследование метода экспоненциальной модуляции. Определено влияние различных факторов, таких как: выбор постоянных времени модулирующих функций, параметры сигнала помехи, шаг дискретизации, вид входного сигнала, возможность проведения множественного эксперимента на статистические характеристики оценок параметров динамического объекта.
  3. Исследована применимость метода экспоненциальной модуляции при идентификации объектов высоких порядков. Показана возможность использования метода при идентификации объектов, имеющих нули передаточной функции, имеющих равное количество нулей и полюсов, а также имеющих в своей структуре неминимально-фазовые звенья. Показана возможность использования метода экспоненциальной модуляции для идентификации объектов с неизвестной структурой.
  4. Разработана методика идентификации объектов, структура которых содержит параллельно включенные звенья.
  5. Предложен критерий для сравнения эффективности методов идентификации.
  6. Проведено подробное исследование интегрально-модуляционных методов. В результате выявлен ряд достоинств и недостатков методов данного класса.
  7. Показана высокая эффективность метода экспоненциальной модуляции при идентификации линейных динамических объектов в условиях сильной зашумлённости сигнала для объектов высокого порядка.
  8. Рассмотрен один из методов диагностики патологий глазной сетчатки. Описаны основные принципы двухкомпонентного анализа электроретинограмм. Показана возможность применения МЭМ при идентификации линейных систем с параллельной структурой. В частности показана возможность применения МЭМ для систем, имеющих два параллельно включенных звена третьего порядка. Обоснована целесообразность моделирования процессов, описываемых ЭРГ, с помощью указанного класса систем.
  9. Обосновано использование МЭМ для диагностики патологий глазной сетчатки. Показана применимость метода на реальных примерах. Даны рекомендации относительно дальнейшего развития способа диагностики патологий сетчатки с помощью МЭМ.

Основные положения диссертации изложены в следующих публикациях:

  1. Анисимов, Д.Н. Законы распределения оценок параметров динамических объектов при идентификации методом экспоненциальной модуляции. / Д.Н. Анисимов, А.В. Хрипков // Проблемы управления. 2007. - № 4. С.14-18.
  2. Анисимов, Д.Н. Использование подстраиваемой динамической модели сетчатки глаза в компонентном анализе для диагностики патологий методами искусственного интеллекта / Д.Н. Анисимов, Д.В. Вершинин, О.С. Колосов, А.В. Хрипков, М.В. Зуева, И.В. Цапенко // Вестник МЭИ. 2008. №5. С. 70-74. 
  3. Хрипков, А.В. Комплекс исследований метода экспоненциальной модуляции. / А.В. Хрипков // Тезисы докладов 12-й международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика». 2006 г. С. 502-503.
  4. Хрипков, А.В. Один из способов улучшения идентификации методом экспоненциальной модуляции. / А.В. Хрипков // Тезисы докладов 11-й международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика». 2005 г. С. 410.
  5. Хрипков, А.В. Повышение точности идентификации методом экспоненциальной модуляции с помощью промежуточного усреднения оценок./ А.В. Хрипков // Доклады Международной конференции «Информационные средства и технологии», 2005 г. С.190-193.
  6. Хрипков, А.В. Программное обеспечение для исследования идентификации линейных динамических объектов 2-го порядка методом экспоненциальной модуляции. / А.В. Хрипков // Тезисы докладов 10-й международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика». 2004 г. С. 420-421
  7. Хрипков, А.В. Разработка программного обеспечения для идентификации динамических объектов. /А.В. Хрипков // Доклады Международной конференции «Информационные средства и технологии», 2003 г. С.229-232.
  8. Хрипков, А.В. Сравнение интегрально-модуляционных методов идентификации линейных динамических объектов. /А.В. Хрипков // Тезисы докладов 13-й международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика». 2007 г. С. 455-456.
  9. Анисимов, Д.Н. Подходы к описанию и анализу динамических процессов в сетчатке / Д.Н. Анисимов, Ю.Ю. Астахова, А.В. Хрипков // Тр. XVII Междунар. науч.-техн. семинара «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации». Сентябрь 2008 г., Алушта. – СПб.: Редакционно-издательсктй центр ГУАП. – 2008. – С.101.
  10. Анисимов, Д.Н. Построение и анализ двухкомпонентной модели сетчатки / Д.Н. Анисимов, А.В. Хрипков // Тр. XVI Междунар. науч.-техн. конф. «Информационные средства и технологии» в трех томах. Москва, 21-23 октября 2008 г. – М.: Издательский дом МЭИ. – 2008. – Т. 3. – С. 74-76.
  11. Анисимов, Д.Н. Развитие методов искусственного интеллекта и обработки данных на примере патологий сетчатки /Д.Н. Анисимов, Ю.Ю. Астахова, М.В. Зуева, В.В. Хрипков // Докл. 13-й Всероссийской конф., посвященной 15-летию РФФИ «Математические методы распознавания образов». Ленинградская обл., г. Зеленогорск, 30 сентября – 6 октября 2007. – С. 450-451.
  12. Анисимов, Д.Н. Исследование динамических процессов на основе анализа патологий сетчатки глаза / Д.Н. Анисимов, Ю.Ю. Астахова, А.В. Хрипков, М.В. Шевченко // Труды международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии». 16 – 18 октября 2007 г., в 3-х т. Т.2. – М.:МЭИ. 2007. – С. 23 – 25
  13. Анисимов, Д.Н. Описание динамической системы с параллельно включенными звеньями / Д.Н. Анисимов, М.В. Зуева, А.В. Хрипков, И.В. Цапенко // Тр. XVI Международного научно-технического семинара “Современные технологии в задачах управления и обработки информации”. Сентябрь 2007 г., Алушта. – Тула: Изд-во ТулГУ.– 2007.– С.290.
  14. Анисимов, Д.Н. Программный комплекс для исследования точности идентификации динамических объектов. /Д.Н. Анисимов, А.В. Хрипков, В.В. Хрипков // Труды 13-го международного научно-технического семинара «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации». 2004 г. Ч.1. С. 136-138.
  15. Анисимов, Д.Н. Вероятностные и статистические характеристики оценок параметров объекта при идентификации методом экспоненциальной модуляции. / Д.Н. Анисимов, А.В. Хрипков // Доклады Международной конференции «Информационные средства и технологии», 2004 г. С.108-111.
  16. Хрипков, А.В. Исследование законов распределения оценок параметров, полученных методом экспоненциальной модуляции при различных видах помехи. / А.В. Хрипков, В.В. Хрипков // Труды 14-го международного научно-технического семинара «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации». 2005 г. С.127.
Pages:     | 1 | 2 ||






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»