Материал: Прочность, устойчивость, колебания. Т. 3

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

526 Статистические задачи колебаний и устойчивости

№ по пор .

5

6

Продолжение табл.

К о р р ел я ц и о н н а я

функция

Спектральная плотн ость

/< (Т)

 

Ф

«о)

Кг 6 (Т)

 

 

я

1.К

 

 

 

 

ф

 

 

 

0

т

0

и)

 

 

 

 

 

ш8

К 0е

 

?Ко

 

 

у У п

 

1/н

 

 

 

 

 

 

 

/ ' \

.

 

 

0

X

0

и

 

 

№ 1 и 6 соответствуют процессам с монотонно убывающей спектраль­ ной плотностью. Функции № 2 и 3 могут быть использованы для описания процессов, содержащих некоторые «преобладающие» частоты, близкие кР (такие спектры имеют, например, ординаты морских волн).

Функция № 4 соответствует равномерному распределению

энергии по

частотам, меньшим о*. Как предельный случай,

при сов

оо отсюда

получается так называемый «белый» шум

№ 5.

Такой

процесс яв­

ляется чрезмерной абстракцией, поскольку

он

обладает

бесконечно

большой энергией. Процессам № 2 и 3 соответствует конечная энергия, но они не являются дифференцируемыми. Тем не менее, указанные процессы играют весьма полезную роль в исследованиях по статисти­ ческой динамике.

Определение математического ожидания и корреляционной функции случайного процесса по опытным данным.Ограничимся стационарными ’эргодическими процессами. При нахождении математических ожида­ ний и корреляционных функций этих процессов по одной конечной реа­ лизации

10+ Т

Я

_ _ 1_

|

ч (О Л ;

( 18)

Т

 

 

1а+Т—Х

 

 

 

(т) = т ^_ х

|

и

(I) — ?] [<? V + X) — Ш

(19)

Корреляционные методы

527

возникает вопрос об определении точности получаемых оценок. Погреш­ ность здесь связана, во-первых, с конечной длиной реализации Т Во-вторых, практическое вычисление интегралов (18), (19) для реали­ заций я (/), заданных в графической или табличной форме, связано с переходом от интегрирования к суммированию. Как правило, эти вычисления выполняются автоматически, при помощи механических, фотоэлектрических и электронных корреляторов.

Кроме того, иногда для некоторого улучшения оценок (18), (19) в подынтегральные выражения вводят специальным образом подбирае­ мые весовые функции а (*), а. (/, т).

Точность оценки я* математического ожидания ц характеризуется ее среднеквадратическим отклонением о т. Эта сценка является несме­

щенной, т. е.

математическое ожидание

величины

«7* совпадает с

Для величины а2т справедлива формула

[20]

 

"

+ Т

Т

 

о2т _

= - г

!

(20)

.

10

о

 

Задаваясь допустимой величиной огп и подставляя в формулу (20) вместо Кдд (т) ее оценку (19), получаем минимальную длину реализа­ ции 71, обеспечивающую принятую степень точности оценки математи­ ческого ожидания.

При определении точности оценки корреляционной функции (19) могут встретиться два случая: 1) когда я известно и 2)_когда я неиз-

вестно и в выражении (19) вместо я используется оценка я*. В случае 1 оценка (19) для (т) является несмещенной. Выражение для ее сред­

него квадрата о\ отклонения приведено в работе [20]; из этого выраже­

ния получается

следующая

простая оценка

сверху:

 

<

2^ , ( 0) V

< 2^

( 0) ] / | ^ ;

(21)

здесь Тх — такой интервал времени, что для т> - Тх корреляционную функцию Кдд (т) можно считать практически равной нулю. В случае 2 оценка (19) для при отсутствии специальных поправок оказы­ вается смещенной. Выражения для математического ожидания и сред­ него квадрата отклонения этой оценки приведены в книге [20]. В этой же книге приведены аналогичные формулы для оценки точности замены интегрирования суммированием, а также формулы для оценки точности определения взаимных корреляционных функций двух случайных про­ цессов.

Определение спектральной плотности стационарной эргодической случайной функции по опытным данным. Спектральные плотности слу­ чайных процессов определяют либо по экспериментально найденной корреляционной функции, либо непосредственно при помощи системы узкополосных фильтров. Формулы, определяющие точность оценки

528 Статистические задачи колебаний и устойчивости

по первому способу, приведены в книге [20]. При практическом вы­ числении интеграла (18) интегрирование заменяют суммированием. Максимально допустимая величина промежутка АГ, на которые разби­ вается интервал времени 7\ может быть определена согласно теореме В. А. Котельникова

Д Г ^ — ;

(22)

здесь со0 — такое значение со, что при |®| ^

функцию Ф (со) можно

практически считать равной нулю.

 

ПРИМЕНЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ МЕТОДОВ К ИССЛЕДОВАНИЮ КОЛЕБАНИЙ ЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМ С КОНЕЧНЫМ ЧИСЛОМ СТЕПЕНЕЙ СВОБОДЫ

Реакция линейной системы на действие случайных сил. Пусть урав­ нения движения линейной системы с т степенями свободы приведены к главным координатам, в которых неизвестные разделяются. Обозна­ чим через (?а (0 входы, через оа (/) — выходы линейной системы (а = = 1, 2, . ., т), а через На (0 — реакции на единичные импульсы, при­ ложенные в момент / = 0. Решение стохастических уравнений, удовле­

творяющее нулевым начальным условиям при I =

записывают в виде

I

 

 

 

(0 = [ На V ~ т) <?« (т) й т (а = 1,

2.......... т).

(23)

Отсюда получаем формулы

 

 

 

^ а ° в

^з) =

 

 

/. и

 

 

 

= | ] Иа (< 1 — т1 ) Н’№ ~ т*) %,<?„ <т1 -

тг)* 1

(24)

*0

 

 

 

и аналогичные формулы для корреляционных функций более высоких порядков (звездочки означают комплексно сопряженные величины). Для стационарных случайных процессов из соотношения (24) получаем

формулу, связывающую спектральные плотности входа

и выхода

Ф< у У а >

(25)

р а ('<■>) («*>)

 

здесь Ра (Ш) ( а = 1, 2...........т) — передаточные функции

линейной

системы. Формула (25) и входящие в нее функции имеют прозрачный физический смысл и весьма удобны для вычислений; эта формула имеет многочисленные технические приложения в области теории автоматиче­ ского управления, теории связи и т. п.

Корреляционные методы исследования линейных систем

529

Колебания систем с конечным числом степеней свободы под дей­ ствием случайных сил. Допустим, что движение механической системы описывается уравнениями

Оа+ 2гаыаиа + “аиа= СО(а= 1 , 2 , .. .),

(26)

где еа — коэффициенты демпфирования; юа — частоты

свободных

колебаний; точками обозначено дифференцирование по времени. Фор­ мула (25) принимает вид

Ф„ ’Э (©)

 

Ф,

(27)

(са2 + 2*еасоюа — (О2) (о)р 2ш&рй>р — со2)

 

По санкции

^

(со) можно определить вторые моменты обобщен­

ных координат.

Учитывая,

 

получим, применяя

обратное преобразование Фурье,

 

 

 

оо

 

 

 

^ = 4 1 ®к,в.в (т ) л в -

(28)

Формула для вторых моментов производных обобщенных коорди­

нат имеет вид

 

 

 

 

ис1^а1/ц ас11ип{

|

г

. . .

(29)

-------------=

-1

ф.(

(СО) (ш)*+/ Асо.

А1к Л11

2

^

 

 

Вычисление интегралов (28) и (29) для случаев, когда Ф -,^ (ш)

определяется соотношением (27), а спектральные плотности обобщен­ ных сил Ф0 0 (со) являются дробно-рациональными функциями,

может быть выполнено при помощи теоремы вычетов. В приложении к книгам [24, 26) содержатся таблицы интегралов вида

1 - 1 &.(»*>) ^

где кп (х) и дп (*') — полиномы. При помощи этих таблиц можно опре­ делять средние квадраты обобщенных координат и их производных.

Изложенная схема решения может быть использована и для опреде­ ления моментов высших порядков. Если распределение обобщенных сил является нормальным, то распределение обобщенных координат и их производных также является нормальным. Поэтому их моменты высших порядков могут быть выражены через моменты второго порядка.

3.

Вторые моменты обобщенных координат и обобщенных скоростей в системе с двумя степенями

 

свободы, находящейся под действием дельта-коррелированных случайных сил

Вели­

 

 

чина

°а

 

 

 

п аа

 

 

 

 

4ео“ о

 

 

 

 

0

 

 

 

 

Лаз

 

(

^

) 2

 

 

2 (еаша +

е^евр)

^ а^Р (Баа)Р + еРма)

 

 

 

°ар

 

..2

..2 , “ ““В

еа“ 0 + ев“ а

“ “

Ш» +

 

еаша + еВше

 

0

 

 

° а а

 

 

4еа“ а

 

° а Р

 

» * - * +

 

е““ в+Ев“ а

0 “

Ш2 _ т2

гаш0+ г вшр

 

°аВ

 

( <«>2 —0)о) “

 

(еа й)Р+ е вй)а)

+ 2 ^ а<°а+ЕЗс,)Р)

устойчивости и колебаний задачи Статистические

Источник: https://studfile.net/preview/19992756/