Автор работы: Пользователь скрыл имя, 18 Июня 2013 в 10:19, лабораторная работа
Цельработы: Освоение обработки эксперементальных данных методом наименьших квадратов.
Целью лабораторной работы является подбор уравнения, которое описывало бы наилучшим образом экспериментальные данные. Возможные варианты аппроксимирующих уравнений приведены в таблице 1.2. Ниже приведена и программа параметрической идентификации модели объекта.
Для выполнения лабораторной работы открыть файл LP6.EXE. В контуре «Исходные данные» напротив ячеек «Расход пропана, куб. м в час» и «Температура, град. Цельсий» вводятся соответствующие значения. При нажатии кнопки «Расчет» производится пошаговое вычисление выхода пропилена симплексным методом.
Министерство образования и науки РФ
Филиал федерального государственного бюджетного образовательного
учреждения высшего
«Уфимский государственный нефтяной технический университет»
в г. Салавате
(Филиал ФГБОУ ВПО УГНТУ в г. Салавате)
Кафедра химико-технологических процессов
Системы управления химико-технологическими процессами
Отчет по лабораторной работе №1
Однократная автоматическая система регулирования
ХТП - 240403.65 – 3.01.03 ЛР
Исполнитель:
студент гр. ТПзс-10-21 Э. Х. Ахмеров
Руководитель:
доцент: Ф. Р. Муртазин
Салават 2013
Цельработы: Освоение обработки эксперементальных данных методом наименьших квадратов.
В таблице 1.1 приведены экспериментальные
данные зависимости выходной координаты yэ от входной xэ. Целью лабо-
раторной работы является подбор уравнения, которое описывало бы
наилучшим образом экспериментальные данные. Возможные варианты
аппроксимирующих уравнений приведены в таблице 1.2. Ниже приведена
и программа параметрической идентификации модели объекта.
Исходные данные |
|||||||
№ п/п |
x |
yэксп |
yрасч |
||||
1 |
1 |
0,61 |
2,17 |
||||
2 |
2 |
0,37 |
4,11 |
||||
3 |
3 |
0,23 |
5,85 |
||||
4 |
4 |
0,19 |
7,42 |
||||
5 |
5 |
0,15 |
8,84 |
||||
6 |
6 |
0,13 |
10,14 |
||||
7 |
7 |
0,1 |
11,33 |
||||
8 |
8 |
0,09 |
12,42 |
||||
9 |
9 |
0,09 |
13,43 |
||||
10 |
10 |
0,07 |
14,36 |
Подбираемые параметры уравнения | |||
11 |
11 |
0,07 |
15,22 |
a = |
-1,43430944 |
||
12 |
12 |
0,06 |
16,02 |
b = |
1,02621527 |
||
13 |
13 |
0,05 |
16,77 |
c = |
0,00000215 |
||
Сумма квадратов разностей экспериментальных и расчетных данных: |
0,352 |
y = 0,57 + a e b x
Филиал федерального государственного бюджетного образовательного
учреждения высшего
«Уфимский государственный нефтяной технический университет»
в г. Салавате
(Филиал ФГБОУ ВПО УГНТУ в г. Салавате)
Кафедра химико-технологических процессов
Системы управления химико-технологическими процессами
Отчет по лабораторной работе №2
Обработка экспериментальных данных кубическими сплайнами
ХТП - 240403.65 – 3.02.03 ЛР
Исполнитель:
студент гр. ТПзс-10-21 Э. Х. Ахмеров
Доцент: Ф. Р. Муртазин
Салават 2013
Цель работы: Освоение метода и алгоритма интерполяции экспериментальных
данных кубическими сплайнами.
Порядок выполнения работы
1) Построить зависимость функции f(x) от x на миллиметровой бу-
маге и соединить экспериментальные точки плавной кривой.
2) Произвести численное
интегрирование и
функции f(x).
3) Построить их графики.
4) Запустить программу LP2.XLS
5) Ввести исходные данные согласно варианту лабораторной рабо-
ты.
6) Произвести расчет нажатием
кнопки «Интерполяция
сплайном».
7) Данные расчеты будут выведены на экран.
8) По расчетным данным
построить графики функции f(х)
грала и производной на листе «Graf».
9) Сравнивая полученные данные, сделать вывод о преимуществах
обработки экспериментальных данных кубическими сплайнами.
10) Интегрировать и
Введите количество экспериментальных данных | |||||
N= |
9 |
||||
|
|||||
Введите экспериментальные данные |
|||||
№ |
Х |
Y |
|||
1 |
0 |
0,958 |
|||
2 |
2 |
0,39 |
|||
3 |
4 |
0,516 |
|||
4 |
6 |
0,966 |
|||
5 |
7 |
1,416 |
|||
6 |
8 |
2,143 |
|||
7 |
11 |
8,474 |
|||
8 |
13 |
22,84 |
|||
9 |
14 |
36,12 |
|
||||
Xpасч |
Ypасч |
Yинт |
Xдиф | |
0 |
0,958 |
0 |
||
0,7 |
0,7067 |
0,5813 |
-0,3381 | |
1,4 |
0,4993 |
0,9996 |
-0,2438 | |
2,1 |
0,3800 |
1,3010 |
-0,0879 | |
2,8 |
0,3714 |
1,5582 |
0,0536 | |
3,5 |
0,4412 |
1,8392 |
0,1359 | |
4,2 |
0,5481 |
2,1844 |
0,1628 | |
4,9 |
0,6739 |
2,6105 |
0,2031 | |
5,6 |
0,8414 |
3,1376 |
0,2816 | |
6,3 |
1,0773 |
3,8043 |
0,4005 | |
7 |
1,4160 |
4,6698 |
0,5774 | |
7,7 |
1,8933 |
5,8195 |
0,7869 | |
8,4 |
2,5240 |
7,3555 |
1,0409 | |
9,1 |
3,4074 |
9,4117 |
1,5255 | |
9,8 |
4,7188 |
12,2257 |
2,2637 | |
10,5 |
6,6357 |
16,1593 |
3,2555 | |
11,2 |
9,3374 |
21,6986 |
4,5267 | |
11,9 |
13,1532 |
29,4887 |
6,5235 | |
12,6 |
18,6773 |
40,5117 |
9,4076 | |
13,3 |
26,4981 |
56,1781 |
12,8509 | |
14 |
36,1200 |
78,0396 |
14,1930 |
Министерство образования и науки РФ
Филиал федерального государственного бюджетного образовательного
учреждения высшего
«Уфимский государственный нефтяной технический университет»
в г. Салавате
(Филиал ФГБОУ ВПО УГНТУ в г. Салавате)
Кафедра химико-технологических процессов
Системы управления химико-технологическими процессами
Отчет по лабораторной работе №3
Регрессионный анализ
ХТП - 240403.65 – 3.03.03ЛР
Исполнитель:
студент гр. ТПзс-10-21 Э. Х. Ахмеров
Доцент: Ф. Р. Муртазин
Салават 2013
Цель работы: Освоение метода
регрессионного анализа и составление
экспериментально-
Порядок выполнения работы
1 Произвести активный эксперимент на технологическом объекте.
Для этого запускают программу LP3.EXE. На экране появляется окно с
тремя приборными шкалами: температура в реакторе T (720...880 °С); рас-
ход пропана Q (3800...11600 м3/ч); выход пропилена Y (% масс. на сырьё).
Для проведения активного эксперимента нажмите на кнопку «Ак-
тивный эксперимент». Необходимо произвести десять серий параллельных
опытов (N = 10; К = 5). Значения входных переменных T и Q вводите на
текстовом поле и нажмите на кнопку «Пуск». Результаты эксперимента за-
нести в таблицу 3.1, которую необходимо составить в табличном процес-
соре EXCEL.
2 Выполнить проверку воспроизводимости опытов согласно п. 3.2.1.
Табличное значение критерия Кохрена при уровне значимости р = 0,05, N
= 10 и К = 5 равно G0.05(10,4) = 0,331.
3 Рассчитать оценку дисперсии воспроизводимости.
4 Выполнить пассивный эксперимент на объекте, нажав кнопки
«Пассивный эксперимент» и «Пуск». При этом входные и выходные пере-
менные примут определенные значения в пределах диапазонов шкал. За-
полнить таблицу 3.2 результатами пассивного эксперимента.
5 Произвести параметрическую идентификацию математической
модели
6 Оценить значимости коэффициентов уравнения регрессии соглас-
но п. 3.2.2.
Для параметрической идентификации модели и оценки значимости
коэффициентов необходимо воспользоваться программой MNK.XLS.
7 Проверить адекватность математической модели согласно п. 3.2.3.
8 Построить c использованием среды EXCEL поверхность отклика
Y = f(T,Q).
9 По полученным результатам сделать выводы.
10 Составить отчет о проделанной работе.
Активный эксперимент |
|||||||||||||
Номер серии опытов |
Условия проведения опытов |
Yj |
σj^2 |
Gmax |
G^2воспр |
σp | |||||||
Q,м^3/ч |
T, С |
Yi1 |
Yi2 |
Yi3 |
Yi4 |
Yi5 |
|||||||
1 |
3800 |
720 |
8,63 |
8,69 |
8,55 |
8,81 |
8,77 |
8,69 |
0,011 |
0,285855 |
0,295464 |
0,259281 | |
2 |
4650 |
735 |
13,45 |
13,29 |
13,9 |
13,26 |
12,26 |
13,23 |
0,35083 |
||||
3 |
5500 |
750 |
17,22 |
17,96 |
18,5 |
16,96 |
18,37 |
17,8 |
0,47413 |
||||
4 |
6350 |
765 |
21,35 |
20,06 |
20 |
20,56 |
20,99 |
20,59 |
0,35093 |
||||
5 |
7200 |
780 |
21,93 |
21,16 |
23 |
23,23 |
23,21 |
22,5 |
0,8446 |
||||
6 |
8050 |
795 |
23,24 |
23,06 |
22,7 |
22,5 |
22,28 |
22,75 |
0,15738 |
||||
7 |
8900 |
810 |
22,97 |
22,16 |
23 |
22,12 |
22,09 |
22,46 |
0,21067 |
||||
8 |
9750 |
825 |
20,45 |
20,2 |
20,3 |
20,76 |
20,37 |
20,42 |
0,04435 |
||||
9 |
10600 |
840 |
16,91 |
16,51 |
17,3 |
17,26 |
17,58 |
17,11 |
0,16807 |
||||
10 |
11450 |
855 |
12,32 |
13,24 |
12,3 |
13,58 |
12,47 |
12,79 |
0,34268 |
||||
2,95464 |
|||||||||||||
Ao |
-902,714172363281 | ||||||||||||
A1 |
2,287004232407 | ||||||||||||
A2 |
0,001838683384 | ||||||||||||
A12 |
0,000010683178 | ||||||||||||
A11 |
-0,001474634511 | ||||||||||||
A22 |
-0,000000669737 |
Информация о работе Однократная автоматическая система регулирования