Линеаризация (моделирование) функции преобразования средства измерения

Рассмотрение понятия и сущности линеаризации. Изучение способов линейной аппроксимации функции преобразования средств измерений. Поиск погрешностей линеаризации; сопоставление полученных результатов для каждого метода на примере решения данных задач.

Рубрика Математика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 03.04.2014
Размер файла 46,4 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Контрольная работа

Линеаризация (моделирование) функции преобразования средства измерения

Введение

линеаризация аппроксимация функция погрешность

Линеаризация - замена исходной функции преобразования средства измерения линейной функцией [1]. Линеаризация функции преобразования является актуальной задачей измерительной техники. В данной работе рассмотрены несколько способов линейной аппроксимации функции преобразования средств измерений. Найдены погрешности линеаризации и сопоставлены полученные результаты для каждого метода.

Задача №1

Чувствительность средства измерения и предельную нестабильность чувствительности.

Чувствительность средства измерения:

Предельная нестабильность чувствительности:

Определим предельную нестабильность в начале и конце диапазона:

Задача №2

Определить предельные относительные погрешности дy и дx, приведенные к выходу и ко входу средства измерения.

Погрешность, приведенная к выходу:

Рассчитаем относительную погрешность в начале и конце диапазона:

Найдем погрешность на входе средства измерения:

Рассчитаем относительную погрешность в начале и конце диапазона:

%

Задача №3

Определить абсолютную, относительную и приведенную погрешности нелинейности при аппроксимации функции преобразования средства измерения в виде касательной в начальной точке. Определить наибольшую погрешность нелинейности.

Уравнение касательной имеет вид:

Координаты начальной точки:

(x0;y0)=(0;0).

Уравнение функции линеаризации принимает вид:

Определим погрешности линеаризации.

Абсолютная погрешность:

, для

Относительная погрешность:

%

Приведенная погрешность:

%

Максимальное значение погрешностей:

%

%

Задача №4

Определить абсолютную и относительную погрешности нелинейности при аппроксимации функции преобразования средства измерения в виде хорды, проходящей через начальную и конечные точки диапазона измерения. Определить наибольшую погрешность нелинейности.

Уравнение хорды имеет вид:

Точки, через которые проходит хорда:

Функция линеаризации примет вид:

Определим погрешности линеаризации.

Абсолютная погрешность:

, для

Относительная погрешность:

%

Максимальная погрешность находится в точке, в которой производная абсолютной погрешности равна 0:

Решая уравнение, получим

Максимальное значение погрешностей:

Задача №5

Аппроксимировать функцию преобразования средства измерения на интервале: линейной функцией вида: , так, чтобы наибольшая погрешность линеаризации была минимальна: . Определить предельные относительную и приведенную погрешности линеаризации.

- функция аппроксимации.

- абсолютная погрешность линеаризации.

Погрешность принимает наименьшее значение в точке, в которой:

Запишем условие оптимизации системы:

Получаем уравнение следующего вида:

Найдём из этого уравнения xэ и Е:

;

Функция аппроксимации принимает следующий вид:

ул=2,008х

Определяем погрешности линеаризации.

Находим абсолютную погрешность:

,

Предельная приведенная погрешность линеаризации равна:

%

Задача №6

Аппроксимировать функцию преобразования средства измерения на интервале: [0;хн] линейной функцией вида yл=Ex+F, так чтобы наибольшая погрешность линеаризации была минимальна; |Д(у)|=|y-yл|=min. Определить предельные относительную и приведенную погрешности линеаризации

- функция аппроксимации.

- абсолютная погрешность линеаризации.

Погрешность принимает наименьшее значение в точке, в которой:

Запишем условие оптимизации системы:

,

где ,

,

.

Сформируем систему следующего вида:

Подставляем значения, определяем параметры функции преобразования.

Получаем:

Таким образом, мы получили прямую вида:

ул=-2,01х-0,015.

Определяем погрешности.

,

Предельная приведенная погрешность линеаризации равна:

%

Заключение

В данной курсовой работе по функции преобразования средства измерений, заданной уравнением, была найдена чувствительность средства измерения, предельные относительные погрешности, приведенные ко входу и выходу, абсолютные, относительные и приведенные погрешности нелинейности при аппроксимации несколькими способами.

Делая вывод из полученных результатов, можно утверждать, что метод аппроксимация функции преобразования средства измерения на интервале: линейной функцией вида: является самым точным, так как погрешность в этом методе наименьшая.

Библиографический список

линеаризация аппроксимация функция погрешность

Подбельский В.В. Программирование на языке Си / В.В. Подбельский, С.С. Фомин. - 2-е изд.- М.: Изд-во Финансы и статистика, 2010 г. - 600 с. илл.

Демидович Б.П. Основы вычислительной математики / Б.П. Демидович, И.А. Марон. - 3-е изд.- М.: Наука, 1966 г. - 664 стр. с илл.

Сергеев А.Г. Метрология: учебное пособие для ВТУЗов / А.Г. Сергеев, В.В. Крохин. - М.: Изд-во Логос, 2009. - 408 с.

Размещено на Allbest.ru

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Освоение основных приемов статистической обработки результатов многократных измерений. Протокол результатов измерений. Проверка гипотезы о виде распределения методом линеаризации. Особенности объединения результатов разных серий измерений в общий массив.

    методичка [179,5 K], добавлен 17.05.2012

  • Статическая характеристика элемента. Выполнение аналитической линеаризации заданной функции в определенной точке. Обратное превращение Лапласа заданной передаточной функции ОАУ. Преобразование дифференциального уравнения к нормальной форме Коши.

    контрольная работа [564,9 K], добавлен 30.03.2015

  • Характеристика и особенности основных типов погрешностей, возникающих при численном решении математических и прикладных задач: задачи, метода, округлений. Понятие и причины возникновения погрешностей измерений. Описание случайных погрешностей, моменты.

    контрольная работа [143,9 K], добавлен 13.01.2012

  • Исследование методов определения погрешностей и статистической оценки распределений. Построение эмпирической функции, определяющей частность события для каждого значения случайной величины. Расчеты по заданной выборке, ее анализ и определение параметров.

    курсовая работа [323,0 K], добавлен 13.01.2011

  • Изучение способов работы с файлами с помощью автоматического преобразования данных. Решение иррациональных уравнений методами хорд и половинного деления. Вычисление определенного интеграла. Решение систем линейных алгебраических уравнений. Ряды Фурье.

    курсовая работа [759,3 K], добавлен 16.08.2012

  • Знакомство с уравнениями линейной регрессии, рассмотрение распространенных способов решения. Общая характеристика метода наименьших квадратов. Особенности оценки статистической значимости парной линейной регрессии. Анализ транспонированной матрицы.

    контрольная работа [380,9 K], добавлен 05.04.2015

  • Методы, используемые при работе с матрицами, системами нелинейных и дифференциальных уравнений. Вычисление определенных интегралов. Нахождение экстремумов функции. Преобразования Фурье и Лапласа. Способы решения вычислительных задач с помощью Mathcad.

    учебное пособие [1,6 M], добавлен 15.12.2013

  • Преобразования уравнений, нахождение соответствующих критериев подобия. Подобие стационарных и нестационарных физических полей. Масштабные преобразования алгебраических и дифференциальных уравнений. Моделирование задач с начальным и граничным условиями.

    реферат [2,8 M], добавлен 20.01.2010

  • Понятие текстовой задачи, ее роль в процессе обучения математике. Изучение основных способов решения текстовых задач, видов их анализа. Применение метода моделирования в обучении решению данных заданий. Описание опыта работы учителя начальных классов.

    дипломная работа [69,6 K], добавлен 13.01.2015

  • Оценка неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки, при помощи метода наименьших квадратов. Аппроксимация многочленами, обзор существующих методов аппроксимации. Математическая постановка задачи аппроксимации функции.

    курсовая работа [1,9 M], добавлен 12.02.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.