NED397782NED

учитывая реальные корреляционные функции дна борозды. Харак­ тер зависимости коэффициента усиления системы от дисперсии входного сигнала показан на рис. 3, кривая 2. Анализируя процессы решения, можно сделать вывод, что ис­ пользование аналоговых машин позволяет определять параметры САР при заданной структуре. При этом возможна полная автома­ тизация отыскания оптимального решения. Процесс отыскания оптимальной структуры САР на АВМ не­ возможен. Поэтому более рациональным будет совмещение анали­ тического и машинного методов синтеза. Причем аналитическим ^ методом необходимо определить оптимальную структуру, не доводя решения до численного результата, после чего, имея структуру САР, продолжить отыскания параметров системы на машине. При любом методе синтеза необ­ ходимо знать желаемые выходные характеристики системы. Результаты решения задачи на машине позволили сделать некото­ рые выводы относительно кри­ териев оценки исследуемой си­ стемы. Как уже было сказано выше, синтез проводился по двум кри­ териям. Из рис. 3 видно, что при первом критерии оптимальности (минимум среднеквадратичной ошибки) коэффициент усиления оптимальной разомкнутой системы растет с увеличением дисперсии поверхности поля. При втором ,критерии наблюдается обратная картина. С увеличением дисперсии поверхности поля коэффициент усиления оптимальной разомкнутой системы уменьшается. Следо­ вательно, критерии, по которым проводится синтез, противоречивы. В связи с этим был разработан критерий, который учитывает и дисперсию глубины пахоты, и вид корреляционной функции дна борозды. Выражение, определяющее коэффициент затухания кор­ реляционной функции идеального дна борозды, имеет вид: Рис. 3. Характер зависимости об­ щего коэффициента усиления от дисперсии входного канала Р = 2а 1 — Л . D, -а — / { '- Ъ . — 308 Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека