Исследование алгоритмов прогнозирования многомерных термодинамических состояний сложных промышленных объектов

Abstract

Усовершенствована математическая модель коэффициента автокогерентности для выявления частотной и временной нестационарности переходных случайных тепловых процессов. Показана возможность использования коэффициента частотной нестационарности по сдвигу для контроля экстремальных значений многомерных тепловых процессов при существенных ограничениях интервала времени наблюдения. Доказана возможность экстраполяции контролируемых многомерных термодинамических параметров по усовершенствованным коэффициентам автокогерентности с использованием вероятностно обоснованной процедуры локального прогнозирования. Получены уравнения для дисперсий погрешности прогнозирования для альтернативных вычислительных процедур и определены условия повышения эффективности прогнозирования. Доказана возможность повышения точности статистического контроля тепловых процессов при экстраполяции усовершенствованных коэффициентов автокогерентности.

The mathematical model of the coefficient of auto-coherence has been improved to detect the frequency and time nonstationarity of transient random thermal processes. The possibility of using the frequency nonstationarity factor in the shift to control the extreme values of multidimensional thermal processes is shown with significant limitations of the observation time interval. The possibility of extrapolation of controlled multidimensional thermodynamic parameters by improved coefficients of auto-coherence with the use of a probabilistically grounded procedure of local prediction is proved. Equations for prediction error variances for alternative computational procedures are obtained and conditions for improving forecasting efficiency are determined. The possibility of increasing the accuracy of statistical control of thermal processes during extrapolation of the improved coefficients of auto-coherence is proved.