Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/54319
Title: Корневой анализ систем на основе вершинных характеристических полиномов
Authors: Чжао, Юньсян
metadata.dc.contributor.advisor: Суходоев, Михаил Сергеевич
Keywords: система автоматического управления; аффинная неопределенность; ребер; метод золотого сечения; JAVA; automatic control system; affinity uncertainty; ribs; golden section method; JAVA
Issue Date: 2019
Citation: Чжао Ю. Корневой анализ систем на основе вершинных характеристических полиномов : магистерская диссертация / Ю. Чжао ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение автоматизации и робототехники (ОАР) ; науч. рук. М. С. Суходоев. — Томск, 2019.
Abstract: Цель работы – разработать оптимизированную по количеству вычислений методику нахождения корневых показателей качества для систем с аффинной неопределенностью В ходе исследования были получены практические навыки анализа САУ с аффинной неопределенностью параметров с помощью реберной теоремы. В процессе выполнения работы использован программный продукт eclipseIDE 2018-12 для написания программы. В результате исследования был произведен анализ свойств отображения ребер интервальной системы с аффинным типом неопределенности на корневую плоскость. Также создано программное приложение, реализующее описанный алгоритм.
The goal of the work is to develop a technique optimized by the number of calculations for finding root quality indicators for systems with affine uncertainty. In the course of the study, practical skills for analyzing ACS with affine parameter uncertainty were obtained using the edge theorem. In the process of doing the work, the eclipseIDE 2018-12 software was used to write the program. As a result of the study, an analysis was made of the properties of the display of edges of an interval system with an affine type of uncertainty on the root plane. Also created a software application that implements the described algorithm.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/54319
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TPU720008.pdf1,4 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.