Идентификация и диагностика



Дельта –функция Дирака являетсяВыходной сигнал элемента при входном воздействии типа функции Хевисайда являетсяВесовая функция элемента это:Переходная характеристикаДисперсия случайного процесса является характеристикой:Ширина коридора колебания случайной величины равнаПриближенное значение СКО случайного процесса равноРавномерный случайный процессАвтокорреляционная функция случайного процесса является характеристикой:Корреляционная функция белого шума является:Интеграл от спектральной плотности белого шума по частоте равен:При увеличении постоянной времени апериодического звена первого порядка в корреляционной функции выходного сигнала:Спектральная плотность случайного процесса является:Спектральная плотность случайного процесса является:При увеличении постоянной времени апериодического звена первого порядка в спектральной плотности выходного сигнала:При прохождении случайного процесса через апериодическое звено первого порядкаПри построении математической модели не используется информацияБлизость математической модели к исследуемому объекту определятсяСтруктурная идентификация включаетАприорная информация это:Апостериорная информация это:Критерий метода наименьших квадратов являетсяАдаптивные метод идентификации включает:Регрессионный анализ достаточен для исследованияДопущения регрессионного анализа включают требованияРегрессионный анализ включаетРегрессионный анализ в матричном виде позволяет:Построение нелинейной модели методом линеаризации этоОстаточная дисперсия математической модели это:Основное уравнение дисперсионного анализа позволяетКоэффициент регрессии значим если:Для построения доверительного интервала среднего, коэффициента корреляцииДля построения доверительного интервала дисперсии используетсяОсновное уравнение дисперсионного анализаЗначение коэффициента множественной корреляцииКоэффициент корреляции может использоваться:% ошибка прогноза по математической модели равнаЧисло степеней свободы при построении математической моделиСвободный член уравнения регрессииМетод нелинейного программирования используется при :Метод нелинейного программирования может использоваться приКоэффициенты уравнения регрессии находятсяПоказателями адекватности математической модели являютсяДля экспериментального получения переходной характеристики элемента необходимо:По реакции объекта на импульсное входное воздействиеВзаимокорреляционная функцияДля экспериментального получения математической модели элемента на основании уравнения Винера-Хопфа необходимо:Полный отказ диагностируемой системы:Зарождающимся отказом являетсяСистема диагностики должна выявлять:
 
Оригинал текста доступен для загрузки на странице содержания