Государственный морской технический университет.

Факультет морского приборостроения.

Кафедра систем автоматического управления и бортовой вычислительной техники

Реферат

по теории автоматического управления на тему:

Случайные функции.

выполнил:

студент гр 3410 Леонтьев В.А.

проверил :

Сазонов А. В.

Случайные процессы в системах автоматического регулирования.

До сих пор поведение систем автоматического регулирования исследовалось при определенных, заданных во времени задающих и возмущающих воздействиях
(ступенчатая функция, импульсная функция, гармоническое воздействие и т. д.)

Однако во многих случаях характер воздействия бывает таким, что его нельзя считать определенной функцией времени. Оно может принимать с течением времени самые разнообразные случайные значения. В таких случаях мы можем оценить только вероятность появления той или иной формы воздействия в тот или иной момент времени. Это происходит не потому, что оно неизвестно заранее, а потому, что сама природа реального задающего или возмущающего воздействия такова, что величина его в каждый момент времени и процесс его изменения с течением времени зависят от множества разнообразных величин, которые случайным образом могут комбинироваться друг с другом, появляться одновременно иди с любым сдвигом во времени и т. п.

Вероятностные характеристики дискретных случайных величин. Чтобы полностью знать дискретную случайную величину «надо иметь следующие данные: а) все возможные значения, которые она может принимать при данных условиях задачи или опыта; б) вероятность появления каждого из этих значений.

Графически этот закон распределения изображен на рис. 1. Он представляет собой равновероятное распределение в некотором интервале (в рассматриваемом случае от 1 до 6).
[pic]
Рис. 1

В некоторых случаях закон распределения случайной величины может задаваться в аналитической форме.

Примером аналитического задания закона распределения дискретно случайной величины является часто используемый закон Пуассона. Он применим к дискретным случайным величинам, которые теоретически могут принимать все положительные значения от 0 до оо. Примерами таких .величин могут служить число пасса- жиров вагона трамвая, число вызовов на телефонной станции в течение какого-либо определенного отрезка времени, число электронов, попадающих на анод электронной лампы за определенный промежуток времени, и т. п. Этот закон записывается следующим образом для целых значений числа х:

[pic]

где Р(х) — вероятность появления значения х', ^ представляет собой среднее значение данной дискретной величины, полученное по результатам большого числа опытов.

Хотя закон распределения полностью определяет случайную величину для практики нужны некоторые более простые осредненные характеристики случайной величины, выражающиеся в виде обыкновенных неслучайных чисел.

Одной из таких характеристик является среднее значение, или математическое ожидание, случайной величины. Оно определяется из выражения
[pic]

Часто используется так называемое среднеквадратичное значение случайной величины, представляющее собой корень квадратный из среднего квадрата случайной величины:

Иногда рассматривается центрированное значение случайной величины д"о = х— х, где х — среднее значение. Тогда аналогично формуле можно ввести понятие центрального момента м-го порядка
[pic]

Из формулы следует, что центральный момент первого порядка всегда равен нулю.

Обратимся теперь к характеристикам рассеяния дискретной случайной величины.

Если х — случайная величина, x` — среднее значение этой величины, то величина х —х` есть отклонение случайной величины от ее среднего значения.
Это отклонение является случайной величиной, как и сама величина х.

Средним отклонением D называется среднее значение (математическое ожидание) абсолютной величины отклонения, т. е.
[pic]

Дисперсией называется средний квадрат отклонения случайной величины от ее среднего значения. Она совпадает с центральным моментом второго порядка
[pic]

Вероятностные характеристики непрерывных случайных величин. Непрерывная случайная величина может принимать все значения в каком-либо заданном ограниченном интервале (а < х < b) или все значения от —оо до +оо.
Следовательно, функция распределения (интегральный закон распре- деления) для непрерывной случайной величины будет изображаться непрерывной кривой.
На рис. 2 показаны оба упомянутых выше варианта.
[pic]

Вероятность того, что непрерывная случайная величина примет определенное числовое значение х, бесконечно мала (например, вероятность попадания центра тяжести снаряда в определенную точку цели). Вероятность же того, что непрерывная случайная величина окажется в некотором промежутке х1