لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
فرمت فایل word و قابل ویرایش و پرینت
تعداد صفحات: 40
فصل 5- آشکارسازی اطلاعات بد و تعیین هویت
یکی از کارهای اساسی یک برآورد کننده عبارت اند از تعیین خطاهای اندازه گیری و تعیین و حذف آنها است اگر ممکن باشد، اندازه گیری ها ممکن است حاوی خطاهای ناشی از دلایل مختلف باشد. خطاهای تصادفی معمولاً در سنجش های ناشی از دقت محدود مترها و وسایل ارتباطات وجود دارند. اگر redundancy زائده های کافی در بین سنجش ها وجود داشته باشد، چنین خطاهایی توسط برآورد کننده حالت، فیلترمی شود. طبیعت این عمل فیلتر کردن بستگی به روش برآورد بکار رفته دارد. خطاهای اندازه گیری بزرگ می توانند وقتی رخ دهند که مترها دارای بایاس ها، یا اتصالات (یا ارتباطات) غلط باشد. خرابی های سیستم ارتباطات از راه دور یا نویز ایجاد شده توسط تداخل پیش بینی نشده نیز منجر به انحرافات زیاد در سنجش های ثبت شده می شود. قطع نظر از این موارد، یک برآورد کننده ممکن است با اطلاعات توپولوژیک غیرصحیح فریب داده شود که بعداً بصورت اطلاعات بد توسط برآورد کننده تفسیر می شود. چنین موقعیتهایی (حالتهایی) به سختی کنترل می شوند و برطرف کردن خطاهای توپولوژی بعدا در فصل 7 بحث می شوند. بعضی اطلاعات بد آشکار هستند و می توانند توسط کنترل های ساده، آشکار شده یا حذف شوند. اندازه گیری مقادیر ولتاژ منفی از اندازه گیری بزرگتر یا کوچکتر از مقادیر پیش بینی شده اند از آن جمله است. یا تفاوت های زیاد جریانهای ورودی و خروجی در یک گره ارتباطی در یک ایستگاه فرعی از جمله مثالهای چنین اطلاعات بد می باشند. متأسفانه تمام انواع اطلاعات بد به آسانی قابل آشکار شدن توسط این دستگاه ها نمی باشند. بنابراین، برآورد کننده های حالت باید مجهز به ویژگی های پیشرفته تری باشند که آشکارسازی و تعیین هویت هر نوع از اطلاعات بد را آسان می کند. عملیات اطلاعات بد بستگی به روش برآورد حالت بکار رفته در اجرا دارد. این فصل بر روی آشکار سازی اطلاعات بد و روش های تعیین هویت تمرکز دارد که با روش WLS مرتبط هستند. سایر روش های برآورد حالت از قبیل روش هایی که در فصل 6 بحث می شوند، پردازش اطلاعات بد را بصورت روش برآورد کننده حالت ترکیب می کند و بنابراین بحث آنها شامل جنبه های عملیات اطلاعات بد نیز می باشد هنگام استفاده از روش برآورد WLS، آشکار سازی و تعیین هویت اطلاعات بد فقط پس از فرایند برآورد توسط پردازش باقیمانده های اندازه گیری انجام می شوند. تحلیل بر اساس خواص این باقیمانده ها است که شامل توزیع احتمالات پیش بینی شده آنها می باشد. اطلاعات بد ممکن است به راههای مختلفی ظاهر شود که بستگی به نوع، محل و تعداد اندازه گیری هایی دارد که در خطا هستند. آنها می توانند به این شرح طبقه بندی شوند :
اطلاعات بد واحد : فقط یکی از سنجش ها در کل سیستم دارای یک خطای بزرگ است.
اطلاعات بد چندگانه : بیش از یک اندازه گیری در خطا خواهد بود.
اطلاعات بد چندگانه ممکن است در سنجش هایی ظاهر شود که باقیمانده های آنها بطور قوی یا ضعیف مرتبط هستند، سنجش های مرتبط بطور قوی آنهایی هستند که خطاهای آنها بر روی مقدار برآورد شده از یکدیگر تاثیر زیادی می گذارند و باعث می شوند که مورد خوبی در خطا ظاهر شود هنگامی که سایر موارد حاوی یک خطای بزرگ باشد. برآوردهای اندازه گیری ها با باقیمانده های مرتبط تحت تاثیر خطاهای یکدیگر نمی باشند، وقتی که باقیمانده های اندازه گیری قویاً مرتبط باشند، خطاهای آنها ممکن است برابر باشند، خطاهای انطباقی / خطاهایی هستند که با یکدیگر بطور منطقی و سازگار ظاهر می شوند. اطلاعات بد چندگانه می توانند بعداً به یکی از این سه گروه طبقه بندی شوند :
اطلاعات بد غیر- تراکنشی چندگانه : اطلاعات بد در سنجش های دارای بقایای اندازه گیری مرتبط ضعیف
اطلاعات بد غیر- انطباقی ولی تراکنشی چندگانه : اطلاعات بد غیر انطباقی در سنجش ها با بقایای مرتبط قوی.
اطلاعات بد انطباقی و تراکنشی چندگانه : اطلاعات بد سازگار در سنجش های با بقایای مرتبط قوی.
تحقیق در مورد آشکار سازی اطلاعات بد و تعیین هویت 41 ص
