Témacsoport: Identifikáció,
paraméterbecslés
Felelős: Dr. Kollár István
R ép. I. 10, 463-1774, kollar@mit.bme.hu
A fizikai jelek és rendszerek precíz leírása
gyakran paraméteres modellekkel történik. Ez azt jelenti,
hogy felállítunk egy modellt (periodikus jel, racionális
törtfüggvény, komplex exponensek összege stb.), és
az ebben szereplő állandókat úgy állítjuk
be, hogy a modell a mérésekkel összhangban legyen. A
becsléselmélet tehát olyan modelleket ad meg, melyek
a mért be- és kimenő jelekhez nagyon jól illeszkednek.
Fő feladatok:
- fizikai modellek felállítása,
- speciális mért jelek vizsgálata,
- mérési eljárások kidolgozása és
vizsgálata,
- stb.
Tipikus feladatok:
- Visszatérő feszültség modellezése,
mérése és feldolgozása. Szigetelő anyagok
jellegzetes feszültségalakot mutatnak feszültség
ráadása majd visszavétele után, mely jellemző
az anyagra. Ennek forrása a különböző polarizációk
véges idejű visszarendeződése. Ebből
a feszültségalakból megfelelő módszerekkel
majdnem biztosan következtetni lehet az anyag tulajdonságaira.
Az igényes feldolgozást tudomásunk szerint még
senki sem dolgozta fel, a gyakorlatban közelítő módszereket
használnak.
- Mechanikai rendszerek rezonanciafrekvenciái, amplitúdói
fontosak a tervezés és ellenőrzés szempontjából.
A rendszer-identifikáció speciális módszerekkel
képes akár 50-100 szabadságfokú modellek illesztésére
is. Korábban ez numerikus okokból még a korszerű
számítógépekkel sem volt lehetséges.
A cél valódi mért adatokon tapasztalatgyűjtés,
és ha sikerül, receptek, sőt, új módszerek
kidolgozása.
- Megfelelően tervezett gerjesztőjelekkel azonos amplitúdó
mellett több energiát lehet az adott rendszerbe juttatni mint
tervezetlen jelekkel, és így jobb jel/zaj viszonnyal lehet
mérni. A feladat nagyon jó gerjesztőjelek tervezése
az ismert módszerek továbbfejlesztésével.
- Adaptív szabályozóalgoritmusok vizsgálata.
Mivel a való élet jelenségei nagyon bonyolultak, sokszor
állítunk fel olyan modellt, amely nincs teljesen meghatározva,
és "on-line", a mérések közben változtatjuk
a maradék paramétereket úgy, hogy egyre jobban illeszkedjenek
a mérésekre. Ez különösen akkor fontos, ha
a kezdeti méréseket nem tudjuk vagy akarjuk nagy pontossággal
elvégezni, vagy a rendszer lassan változtatja a viselkedését.
Ilyenkor egy jól megtervezett adaptív modell lehet a megoldás.
Ilyen modell azonban sok van, és viselkedésük is csak
részben ismert. Kísérleti és számításos
vizsgálatokkal azonban sok érdekes tulajdonságukra
fény derül.
A témacsoport kisebb-nagyobb részeit sokféle szinten
meg lehet oldani, ezért önálló labor feladat(ok)
és diplomaterv-feladat(ok) is választhatók belőle,
és ha valaki akarja, akár doktorandusz-téma is lehet.
Megfelelő előrehaladás esetén együttműködés
elképzelhető a Vrije Universiteit Brussel kutatócsoportjával.