Média Em Mudança Cíclica

Suavização de dados remove a variação aleatória e mostra tendências e componentes cíclicos. Inércia na coleta de dados obtidos ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. Uma técnica freqüentemente usada na indústria é suavização. Esta técnica, quando corretamente aplicada, revela mais claramente a tendência subjacente, os componentes sazonais e cíclicos. Existem dois grupos distintos de métodos de suavização Métodos de média Métodos de suavização exponencial Tomar médias é a maneira mais simples de suavizar os dados Em primeiro lugar, investigaremos alguns métodos de média, como a média simples de todos os dados passados. Um gerente de um armazém quer saber o quanto um fornecedor típico entrega em unidades de 1000 dólares. Ele tira uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados: A média calculada ou a média dos dados 10. O gerente decide usar isso como a estimativa de despesas de um fornecedor típico. É uma estimativa boa ou ruim O erro quadrático médio é uma maneira de julgar o quão bom é um modelo. Calculamos o erro quadrático médio. O valor do erro verdadeiro gasto menos o valor estimado. O erro ao quadrado é o erro acima, ao quadrado. O SSE é a soma dos erros quadrados. O MSE é a média dos erros quadrados. Resultados de MSE, por exemplo, os resultados são: Erros de Erro e Esquadrão A estimativa 10 A questão surge: podemos usar a média para prever a renda se suspeitarmos de uma tendência. Um olhar no gráfico abaixo mostra claramente que não devemos fazer isso. A média pesa todas as observações passadas igualmente. Em resumo, afirmamos que a média ou média simples de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para a previsão quando não há tendências. Se houver tendências, use diferentes estimativas que levem em consideração a tendência. A média pesa igualmente todas as observações passadas. Por exemplo, a média dos valores 3, 4, 5 é 4. Sabemos, é claro, que uma média é calculada adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo número de valores. Outra maneira de calcular a média é adicionando cada valor dividido pelo número de valores, ou 3 3 4 3 5 3 1 1.3333 1.6667 4. O multiplicador 1 3 é chamado de peso. Em geral: barra frac som esquerda (fração direita) x1 esquerda (fração direita) x2,. , Esquerda (fratura direita) xn. Os (a esquerda (fratura direita)) são os pesos e, é claro, somam para 1.Ciclic mudança de controle de média móvel para a pressão do cilindro e sua validação experimental. Primeiro Online: 16 de outubro de 2009 Recebido: 08 de janeiro de 2008 Revisado: 18 de janeiro de 2009 Cite Este artigo como: Li, P. Shen, T. Kako, J. et al. J. Control Theory Appl. (2009) 7: 345. doi: 10.1007 s11768-009-8005-6 3 Citações 79 Downloads A variabilidade cíclica é um fator que afeta negativamente o desempenho do motor. Neste artigo, propõe-se uma abordagem de regulação da média móvel cíclica para a pressão do cilindro no ponto morto superior (TDC), onde o tempo de ignição é adotado como entrada de controle. A dinâmica do tempo de ignição ao índice de média móvel é descrita pelo modelo ARMA. Com este modelo, um controlador de variância mínima (MVC) baseado em previsão de um passo está desenvolvido para a regulação. O desempenho do controlador proposto é ilustrado por experimentos com um motor de carro comercial e os resultados experimentais mostram que o controlador tem um efeito confiável na regulação do índice quando o motor funciona sob diferentes estratégias de injeção de combustível, mudança de carga e distúrbios de abertura do acelerador. Balanceamento de pressão no cilindro Modelagem de média móvel cíclica modelo ARMA MVC Po LI recebeu seu B. E. Licenciado em Engenharia da Informação Eletrônica pela Wuhan University, Wuhan, China, em 2004, onde atualmente está cursando seu Ph. D. grau. Ele é colaborador do Departamento de Engenharia e Ciências Aplicadas, Universidade Sophia, Tóquio, Japão, desde 2006, e se juntou à Pesquisa Cooperativa do Sistema de Controle do Sistema de Transmissão, apoiada pela Toyota Motor Corporation, Tóquio. Os seus atuais interesses de pesquisa incluem dinâmicas não lisas e controle de balanceamento de motores. Tielong SHEN recebeu seu Ph. D. Licenciado em Engenharia Mecânica pela Universidade Sophia, Tóquio, Japão. A partir de abril de 1992, foi docente da Faculdade de Engenharia de Controle do Departamento de Engenharia Mecânica da Universidade Sophia, onde atua como professor associado. Os seus interesses de pesquisa incluem teoria de controle e aplicação em sistemas mecânicos, sistemas de energia e powertrain automotivo. Junichi KAKO recebeu seu B. E. Grau do Instituto de Tecnologia de Nagoya, Nagoya, Japão. A partir de 1989, é membro da faculdade da Toyota Motor Corporation, Tóquio, Japão. Desde 2002, ele esteve com a Divisão de Projetos Futuros, na qual ele foi responsável pelo RampD do sistema de controle de motores baseado em modelo. Atualmente, ele está desenvolvendo sistemas de controle de motores na Divisão de Engenharia de Gerenciamento de Motor, Toyota Motor Corporation. Kaipei LIU recebeu seu Ph. D. Licenciado em Engenharia de Aplicação de Tecnologia Informática pela Wuhan University, Wuhan, China. Durante 19942000, ele é um membro da faculdade da Universidade Wuhan de Engenharia Hidráulica e Elétrica, Wuhan, China. Ele foi pesquisador visitante da Universidade de Saarland, Alemanha, de 1994 a 1995. Desde agosto de 2000, foi professor da Escola de Engenharia Elétrica da Universidade de Wuhan, Wuhan, China. Os seus interesses de pesquisa incluem processo de sinal digital, processo de sinal adaptativo, detecção harmônica e controle de sistema de energia. Referências J. Vance, P. He, J. Sarangapani, et al. Controlador de feedback de saída baseado na rede neural para operação enxuta de motores de ignição por faísca. Processos da American Control Conference. Nova Iorque: IEEE Press, 2006: 18981905. CrossRef Google Scholar T. Inoue, S. Matsushita, K. Nakanishi, et al. Sistema de combustão lean Toyota: o sistema de terceira geraçãoM Congresso Internacional amp Exposition Technical Papers. Warrendale: SAE Press, 1993: No.930873. Google Scholar O. Nir, D. Mark, S. Eran. Variabilidade cíclica em motores de ignição por faísca: uma pesquisa de literaturaM Congresso Internacional amp Exposição Documentos técnicos. Warrendale: SAE Press, 1994: No.940987. Google Scholar C. S. Daw, C. E. Finney, J. B. Green Jr. et al. Um modelo simples para variações cíclicas em um motor de ignição de faísca. SAE Reunião e Exposição Internacional de Combustíveis e Lubrificantes de Outono. Warrendale: SAE Press, 1996: No.962086. Google Scholar C. E. A. Finney, J. B. Green Jr. C. S. Daw. Análise simbólica de séries temporais de medidas de combustão do motorJ. Transações SAE. 1998, 106 (3): 888897. Google Scholar P. Ele, S. Jagannathan. Neuro-controlador para reduzir a variação cíclica nos motores de ignição por faísca de combustão magraJ. Automatica. 2005, 41 (7): 11331142. MATH CrossRef MathSciNet Google Scholar G. Triantos, A. T. Shenton, S. D. Carroll. Controle de variância mínima da posição de pressão de pico do cilindroC Procedimentos do Simpósio IFAC sobre Avanços no Controle Automativo. Oxford: Elsevier Science Ltd. 2005: 143148. Google Scholar S. Park, P. Yoon, M. Sunwoo. Erro de retorno aprendendo redes neurais para controle de avanço de faísca usando pressão de cilindroJ. Procedimentos da Instituição de Engenheiros Mecânicos - Parte D. 2001, 215 (2): 625636. CrossRef Google Scholar S. Park, P. Yoon, M. Sunwoo. Controle de avanço de centelão baseado em pressão de cilindros para motores SI. JSME International Journal - Série B. 2001, 44 (2): 305312. CrossRef Google Scholar N. Muller, O. Nelles, R. Isermann. Controle de ignição de circuito fechado usando a aprendizagem on-line de redes de função de base radial localmente definidasC Procedimentos da American Control Conference. Nova Iorque: IEEE Press, 1999: 13561360. Google Scholar S. P. Stevens, P. J. Shayler. Uma base para o controle preditivo da dispersão cíclica em um motor de ignição com faísca. Procedimento da Conferência Internacional da IMechE sobre Combustão em Engenharia de Tecnologia, Aplicações e Meio Ambiente. 1992: 175179. J. D. Powell. Controle do motor usando a pressão do cilindro: passado, presente e futuro. Journal of Dynamic Systems, Measurement, Control. 1993, 115 (2B): 343350. CrossRef Google Scholar K. J. Astrom. Introdução à Teoria do Controle Estocástico M. New York: Academic Press, 1970. Google Scholar Informações sobre direitos autorais Universidade da Tecnologia do Sul da China, Academia de Ciências de Matemática e Sistemas, Academia Chinesa de Ciências e Springer Berlim Heidelberg 2009 Autores e Afiliações Po Li 1 2 Email autor Tielong Shen 2 Junichi Kako 3 Kaipei Liu 1 1. Escola de engenharia elétrica Wuhan Unversity Wuhan Hubei China 2. Departamento de Engenharia Mecânica Sophia University Tóquio Japão 3. Centro Técnico de Higashifuji Toyota Motor Corporation Shizuoka Japão Sobre este artigo Imprimir ISSN 1672-6340 ISSN on-line 1993-0623 Nome do editor Universidade da Tecnologia do Sul da China e Academia de Ciências de Matemática e Sistemas, CAS