Файл: Свешников А.А. Вероятностные методы в прикладной теории гироскопов.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 10.04.2024
Просмотров: 295
Скачиваний: 1
Г Л А В А Й
ГУ, ОПИСЫВАЕМЫЕ ЛИНЕЙНЫМИ УРАВНЕНИЯМИ СО СЛУЧАЙНЫМИ КОЭФФИЦИЕНТАМИ
§ 5Л. Линейные уравнения, коэффициенты которых являются случайными величинами
1. ГУ, характеризуемые линейными уравнениями со случай ными коэффициентами. В прикладной теории гироскопов часто приходится иметь дело с системами линейных дифференциальных уравнений, коэффициенты которых являются случайными вели чинами.
Основными причинами, вызывающими случайный разброс коэффициентов уравнений, является отклонение параметров ГУ от их расчетных значений. Так как параметры гироскопов вслед ствие погрешностей изготовления, а также вследствие изменения параметров прибора в процессе эксплуатации всегда несколько отличаются от их расчетных значений, то, строго говоря, коэф фициенты уравнений ГУ всегда содержат случайные величины. Некоторые из них существенно влияют на показания ГУ, а ряд других оказывают второстепенное влияние или вследствие малости дисперсий этих величин, или вследствие того, что коэффициенты, в которые входят случайные величины, мало влияют на показания прибора.
Простейшим примером уравнений ГУ, содержащих случайные величины, являются уравнения (3. 1 0 ) трехстепенного астатиче ского гироскопа в рамках прецессионной теории, имеющие вид
(5.1)
где Н и MXii M'. можно считать случайными величинами.
К такому же типу относится и уравнение (3. 29), характеризую щее азимутальное движение ГН при статической неуравновешен ности гироскопа
(5.2)
где вес гироскопа Р, кинетический момент гироскопа Н и смеще ние Іг центра тяжести гироскопа относительно точки подвеса являются случайными величинами.
§ 5.1] |
УРАВНЕНИЯ, СОДЕРЖАЩИЕ СЛУЧАЙНЫЕ В ЕЛИЧИНЫ |
301 |
где |
|
|
|
к = і г ’ ѵ8 = §-> |
(5Л1) |
а I, Р и Н — случайные величины.
Таким образом, практически у всех уравнений, приведенных в главе 3, коэффициенты этих уравнений, рассматривавшиеся как заданные постоянные, в общем случае нужно считать случайными величинами, и для исследования свойств решений этих уравнений, кроме вероятностных характеристик входящих в них случайных функций, необходимо располагать вероятностными характери стиками случайных коэффициентов.
Исчерпывающими характеристиками этих коэффициентов, как для всякой системы случайных величин, является их закон рас пределения. Однако, как будет видно из дальнейшего, обычно достаточной характеристикой этих величин являются их первые два момента, т. е. совокупности математических ожиданий этих коэффициентов и их корреляционная матрица.
2.Уравнение первого порядка со случайными коэффициен
тами. Перейдем к рассмотрению различных типов уравнений со случайными коэффициентами.
Уравнение первого порядка, не содержащее зависимую пере
менную, в общем случае может быть представлено в виде |
|
я = B X (t), |
(5.12) |
где В — случайная величина, а X (t) — случайная функция, вероятностные характеристики которых предполагаются извест ными.
Будем считать В независимой от X (t). Интегрирование урав нения (1 2 ) дает
a(t) = a0 + B Y (t), |
(5.13) |
где обозначено |
|
t |
|
Y ( t ) = \ X ( t l)dtl. |
(5.14) |
о |
|
Применяя к (13) операцию нахождения математического ожи дания и учитывая взаимную независимость а0, В и Y (t), получим
<*(*)= «о |
(5.15) |
Аналогичным образом, находя корреляционную функцию (13), получим
Ku{t,, і2) = 0 Ы + {І? + 0 \ В ] } К ^ і ѵ Q + y itJ y iQ D iB ] . (5.16)
Полагая в последнем равенстве tt=t^=t, для дисперсии угла а (t) будем иметь
D [а (*)]= D ы + + D \В\] D [Г (t)\ + [y{t)f D [В]. (5.17)
§ 5 . І ] УРАВНЕНИЯ, СОДЕРЖАЩИЕ СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИ ЧИ НЫ 303
Аналогичным образом вычисление дисперсии (21) дает
D [а (0] = D (.« (0)] +
t t
+ (D [В] + В2} j j Ещ(ix, + ix2) Kx (t — x„ t — x2) cM x2 +
0 о
tt
+D [B] ^ Je1(ix, + ix2) x (t — X , ) Ж(i — X 2 ) dx,dx2+
0 0
t t
-f 62 jJ[2?(ix,+ ix2)— ■E (ix,)jf?(ix2)Iж (t — X,)X(t —x2)dx,dx2 (5.25)
0 0
или, для нормального закона распределения и стационарного про цесса X (t) с нулевым математическим ожиданием,
t |
t |
|
|
|
D [ос (t)] = D [а (0)] + (D [B\ + £*}$$ exp |
< |
(x, + x2) 2 - |
|
|
0 |
0 |
|
|
|
— ä] (x,+ |
x2)j Kx(x2 — |
X,)dx,dx2. |
(5.26) |
Формулы (24) и (25) требуют пояснения, так как интегралы, входящие в эти формулы, растут с увеличением t, а для наиболее часто встречающихся случаев постоянного математического ожи дания X и экспоненциального затухания корреляционной функции Кх (т) растут неограниченно при t -> со. Этот результат про тиворечит физическому смыслу задачи и связан с тем, что предпо ложение о нормальном законе распределения случайной вели чины Л, в данном случае неприемлемо и должно быть отброшено. Действительно, предполагая Л , нормальной, мы тем самым с ко нечной вероятностью допускаем, что эта величина может прини мать отрицательные значения. Однако при Л, <С 0 уравнение (20) соответствует неустойчивой динамической системе, для которой обобщенная координата а (і) будет расти со временем. Поэтому, производя при вычислении і (і) и D [ а. (і) ] усреднение по различ ным значениям А „ мы и получим расходящийся результат. В дейст вительности в реальных гироскопических системах коэффициент Л, всегда положителен, т. е. рассматриваемая система всегда устой чива. Таким образом, предположение о нормальном законе рас пределения, которое обычно является допустимым при решении подобных задач, в данном случае неприемлемо и должно быть отброшено. Полученный результат, представляющий интерес с общетеоретической точки зрения, в задачах прикладной теории гироскопов обычно не играет существенного значения, так как разброс коэффициентов уравнения (2 0 ) вызывается неточностью
304 УРАВНЕНИЯ ГУ СО СЛУЧАЙНЫМИ КОЭФФИЦИЕНТАМИ [ГЛ. 5
изготовления прибора и является малым в том смысле, что реше ние уравнения (2 0 ) можно разложить по степеням разности (Нх—йх) и воспользоваться более простыми приближенными формулами, применимость которых основана на допущении, что ни при каких реальных значениях А г система не может потерять устойчивость.
Итак, |
считая |
разность (Лх— ал) малой и разложив е~А'т= |
= <г“‘т • |
в ряд по степеням (Лх — «x), вместо (2 1 ) будем иметь |
|
|
t |
t |
а (t) = а (0) -f- В I е~а'тХ (t — х) dx — (Ах — а:) В ^ e~a'zxX (t — х) dx -f-
о |
u |
|
t |
|
|
+ y (A, — ä,)2 В \ e-ä^ X |
(t — x ) d x ~ . . . |
(5.27) |
u
Полученный ряд позволяет вычислить моменты а (t) с любой точностью. Так, например, ограничиваясь членами второго по рядка малости относительно {А±—вх) (т. е. сохраняя в окончатель ных выражениях центральные моменты случайной величины A t не выше второго), получим
|
|
|
t |
|
|
|
t |
|
|
â (t) = |
£ (0) -f- b ^ e~ä^x (t — x)dx + Y |
^ e~ä‘Tx2x (t — x) dx, |
(5.28) |
||||||
D [<* m |
= |
D [a (0)3 + |
D [в ] (D [F (*)] + |
y2{t) + |
|
|
|||
|
+ |
D Ш |
{ D [ F x(0] + |
F ( t ) + |
(t , t) + |
g (t) y 2 m |
+ |
||
+ |
52 (D lF(i)l + |
D [ni]{D [F1 (i)] + |
y ? (0 + /? w,(^ *)}). |
(5-29) |
|||||
где введены обозначения |
|
|
|
|
|
||||
|
t |
|
|
|
|
|
|
|
|
F (f) = |
j e-ä^X {t — x) dx, |
Y1 {t) = |
|
|
|
||||
|
0 |
t |
|
|
|
|
t |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
= J e~“‘TxX (t — x) dx, |
Y2(t) = |
^ e~ä'*x2X (t — x) dx |
(5.30) |
|||||
|
|
о |
|
|
|
|
0 |
|
|
и, следовательно, |
|
|
t |
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
у (t) == ^ er^x (t — x) dx, |
|
(5.31) |
|||
|
|
|
|
|
t |
о |
|
|
|
|
|
|
|
|
t |
|
|
|
|
D [F (*)] = |
*,(*, |
0 = |
i |
\ e - ^ ^ K |
x( t - x v |
t - x 2)dx1dx2 (5.32) |
о0
иT. Д. Полученные формулы существенно упрощаются в частных
случаях. |
Например, |
если а(0) = 0, |
аь = 0 , имеем |
|
|
|
t |
|
|
x (t — x) dx, |
|
â(t) = b j е_а‘т 1 |
+ |
(5.33) |
|||
|
о |
|
|
|
|
D |а (0) = |
V {Ку (t, |
t) + |
о*, [Ку, (t, |
t) + y\ (t) + R m (t, *)]}• |
(5.34) |