Просьба - По данной ссылке есть подборка литературы по Теории автоматического управления. Буду рад, если порекомендуете номера книг. Очень желательно на русском языке (конец списка).
Воздействие среды имеет как шумовой фактор (он влияет на устройство случайным образом и со случайными величинами, которые часто нельзя предугадать), так и зависимый от внутреннего вектора состояния. К примеру, есть состояния, когда среда в значительной степени влияет на все характеристики устройства, причем с силами, которые могут значительно превосходить любые действия Испытателя.
Параметр "В" - к нему сказали нужно относить аварии, отказы, запредельные значения параметров. Для аварий и отказов есть уже рассчитанные вероятности (их рассчитывают производители). Для запредельных параметров - мы их можем предвидеть. Параметр "С" - туда сказали относить параметры среды, а среда может приводить к повреждению устройства при достижении определенных условий. Поэтому видимо параметр "В" зависит от "С". Но это лично мое практическое мнение, а как с точки зрения математики - не готов утверждать.
Теория автоматического управления? Что-то посоветуете почитать?
---------------
В целом у меня ситуация выглядела следующим образом. При проведении исследования, получили определенные данные. Если их выводить на график, разделив на параметры устройства и среды, то во всех опытах картина выглядела практически одинаково, с поправкой на начальные условия и управление Испытателем.
Когда я обсуждал полученные закономерности с одним головастым профессором, который работал с аналогичными исследованиями, он посоветовал для каждого момента съема данных (0,5 сек.) рассчитывать вероятность благоприятного или неблагоприятного исхода. Объединение графиков вероятностей должно дать поверхность, по внешнему виду, похожую на ту, что на картинке.
Фактические параметры позволят определить зону на поверхности вероятностей, которая будет показывать, насколько в текущий момент Испытатель близок к пиковому значению, а значит какой результат стоит ожидать.
Т.к. математически рассчитывать вероятность бестолку - при вероятности неблагоприятного исхода около 80% даже по одному параметру (допустим скорости) - Испытатель умудряется довести её до 100%.
Я понимаю, что вероятность предполагает случайность события. Поэтому я не претендую, что выбрал верные Теги к вопросу. Поправьте меня или подскажите, где я заблуждаюсь. В этом случае я почитаю то, что Вы порекамендуете и, либо сниму вопрос, либо уточню его.
Ок. Расскажу по максимуму, но без приложения к конкретной области, т. к. боюсь, что вместо обсуждения получим разговор на совсем другую тему.
Есть устройство, которым может управлять Испытатель. Это устройство движется в среде, которая может влиять на устройство.
Все параметры устройства, на которые может влиять Испытатель, собраны в переменную «А».
Все параметры устройства, которые влияют на результат, но на которые Испытатель влиять не может, собраны в переменную «B».
Все параметры среды, которые влияют на устройство, собраны в переменную «С».
Опыт от начала и до конца длиться от 20 до 40 секунд. Параметры среды и устройства снимаются каждые 0,5 секунды. Оказывать влияние на устройство можно каждые 3 секунды.
Соответственно, каждые 0,5 секунды, по вновь снятым параметрам, мы можем рассчитать вероятность благоприятного или неблагоприятного исхода опыта. С учетом предыдущего опыта, мы можем рассчитать свое ожидание.
Если Вы посмотрите на рисунок, то на плоскости осей YZ (левая плоскость, на которой выраженная кривая с двумя пиками) будет кривая, которую мы получаем, рассчитывая вероятность положительного или отрицательного результата. При этом на оси Y мы откладываем значения изменяемых параметров устройства (переменная «А»), а на оси Z — вероятность благоприятного исхода опыта.
Аналогично поступаем с параметрами среды (переменная «С» и ось X) и вероятностью исхода опыта (ось Z).
Судя по тому, что вид у полученных графиков примерно одинаковый, я предполагаю, что если их совместить, то мы получим указанную мной поверхность.
В 8 случаях из 10 — наблюдается именно такой вид распределения вероятностей (кривая с двумя пиками). В оставшихся 2 случаях, наблюдаю либо только один пик, либо более менее пологую кривую или прямую.
Опять же — так как в результате опыта я получаю примерно одни и те же результаты, то имеется какая то система, которую условно можно описать. Моих знаний на это явно не хватает.
Возможно, если будет формула, которая описывает аналогичную плоскость, то это будет известная формула, с уже более менее изученным характером поведения. А значит появиться шанс посмотреть на опыт с другой стороны и заметить то, что пока мы заметить не можем.
П.С.: Если я выражаюсь с точки зрения науки неправильно - сделайте пожалуйста скидку, я сугубый практик. Просто пытаюсь посмотреть на проблему с другой стороны, т.к. уверен, что кто-то уже до меня все решил, возможно в другой области.
Просьба - По данной ссылке есть подборка литературы по Теории автоматического управления. Буду рад, если порекомендуете номера книг. Очень желательно на русском языке (конец списка).
Ссылка на список - rutracker.org/forum/viewtopic.php?t=1521411