Dynamic Systems Identification Quiz

A visually appealing representation of dynamic systems, illustrating concepts of system identification, control engineering, and signal processing with graphs, equations, and dynamic elements.

Dynamic Systems Identification Quiz

Test your knowledge on dynamic systems identification through this comprehensive quiz that covers key concepts, methods, and techniques used in the field. Whether you are a student, teacher, or researcher, this quiz is designed to challenge your understanding and application of the principles of system dynamics.

11 carefully crafted questions
Multiple choice format with checkboxes
Score based on your understanding of system dynamics

11 Questions3 MinutesCreated by IdentifyingDynamics42

Identyfikacja systemu dynamicznego:

Polega na dopasowaniu modelu do danych eksperymentalnych

Polega na znalezieniu rzeczywistych wartości parametrow modelu systemu

Wymaga znajomości praw fizycznych determinujących odpowiedz systemu

Wymaga przeprowadzenia eksperymentu na systemie rzeczywistym

Podczas procedury identyfikacji systemu

Etap weryfikacji modelu powinien byd realizowany w oparciu o dane uzyte do estymacji parametrow

Należy pobudzac sygnalem wejściowym o dostatecznie bogatym spektrum czestotliwoscowym

Rzad przyjetej struktury modelu nie ma wpływu na jakośd identyfikacji

Etap weryfikacji modelu powinien byd realizowany w oparciu o inne dane niż te uzyte podczas etapu estymacji parametrow

Identyfikacja obiektu w zamknietym układzie regulacji

Może prowadzic do obciążenia estyma parametrow modelu ze względu na zależnośd sygnalu wejściowego obiektu od sygnalu wyjściowego

Wymaga pomiaru sygnalu wyjściowego oraz sygnalu zadanego

Zwykle daje lepsze wyniki niż identyfikacja w torze otwartym

Może byd konieczna aby zapewnic ograniczona odpowiedz obiektu regulacji

Rzad trwalego pobudzenia PE(u) sygnalu wejściowego u(n)

Nie ma wpływu na zbieznosc estymat parametrow modelu

Jest dowolny gdy u(n) jest szumem białym

Jest rowny 2 gdy ma on postac funkcji impulsowej

Jest rowny 2 gdy ma on postac funkcji sinusoidalnej

Metoda identyfikacji najmniejszych kwadratow

Znajduje zastosowanie tylko do modeli systemow liniowych

Wynika z minimalizacji kryterium

Korzysta z liniowej parametryzacji modelu sytemu

Może prowadzic do nieobciążonych estymatorow parametrow modelu

Równanie

Okresla optymalny wektor parametrow wsadowej metody najmniejszych kwadratow

Jest tożsame z

, gdzie

jest pseudoodwrotnoscia lewostronna

Jest tożsame z

gdzie

jest pseudoodwrotnoscia prawostronna

Okresla estymator parametrow rekurencyjnej metody najmniejszych kwadratow

W równaniu

reprezentuje szum bialy

reprezentuje wektor zmiennych regresji

Składowymi wektora regresji mogą byd opóźnione w czasie probki mierzonego sygnalu y(n)

Element p jest wektorem znanych (prawdziwych) parametrow modelu obiektu

Jeżeli dynamike systemu opisuje następujące rownanie y(n)+ay(n-1)=bu(n-1)+e(n) gdzie e(n) jest szumem białym wówczas:

Dynamike toru zakłócenia w systemie definuje wyrazenie H(q)=1

Dynamike toru sterowania w systemie definiuje wyrazenie

Wektor regresji przyjmuje postać

Dynamike toru zakłócenia w systemie definiuje wyraznie

Jeżeli dynamike systemu opisuje nastepujace rownanie

, gdzie e(n) jest szumem białym wówczas:

Model powyższy okreslany jest mianem modelu ARMAX

Model powyższy okreslany jest mianem modelu ARMA

Postac wielomianu C(q^-1) decyduje o kolorze szumu C(q^-1)e(n)

wielomian B(q^-1) jest wielomianem monicznym

Metoda identyfikacji RELS

Może być stosowana tylko do modelu ARX

Wymaga uwzględnienia opóźnionych probek bledu predykcji ε(n) w wektorze regresji

Daje taka sama jakość estymacji jak metoda RLS gdy szum bialy działający na system jest kolorowy

Pozwala na estymacje parametrow wielomianu C(q^-1) modelu ARMAX

Metoda identyfikacji RLS

Daje estymatory obciążone gdy szum działający na system jest szumem kolorowym

Pozwala na sledzenie zmiennych w czasie parametrow systemu gdy współczynnik zapominania λ = 1

Pozwala na sledzenie zmiennych w czasie parametrow systemu gdy wspolczynnik
zapominania λe(0,1)

Wynika z równania

Dynamic Systems Identification Quiz

Dynamic Systems Identification Quiz

More Quizzes