http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/5142
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Кропивницька, В. Б. | - |
dc.date.accessioned | 2017-09-29T09:59:58Z | - |
dc.date.available | 2017-09-29T09:59:58Z | - |
dc.date.issued | 2016 | - |
dc.identifier.citation | Аналітичні моделі автокореляційних функцій та спектральних щільностей випадкових сигналів у системі контролю та управління процесом буріння свердловин / В. Б. Кропивницька // Методи та прилади контролю якості. - 2017. - № 1. | uk_UA |
dc.identifier.issn | 1993-9981 | - |
dc.identifier.issn | 2415-3575 | - |
dc.identifier.uri | http://elar.nung.edu.ua/handle/123456789/5142 | - |
dc.description.abstract | На прикладі дослідження часових рядів параметрів і показників процесу буріння продемонстровано підхід до аналізу випадкових процесів, який полягає у виявленні таких класифікаційних ознак як хаос процесу, тип закону розподілу, показник персистентності Херста Н, ознака ергодичності. Показано принципи визначення аналітичних моделей автокореляційних функцій та функцій спектральної щільності випадкових сигналів у системі контролю та управління процесом буріння свердловин. | uk_UA |
dc.description.abstract | На примере исследования временных рядов параметров и показателей процесса бурения продемонстрировано подход к анализу случайных процессов, который заключается в выявлении таких классификационных признаков как хаос процесса, тип закона распределения, показатель персистентности Херста Н, признак эргодичности. Показано принципы определения аналитических моделей автокорреляционной функций и функций спектральной плотности случайных сигналов в системе контроля и управления процессом бурения скважин. | uk_UA |
dc.description.abstract | Using the example of the study of time series of parameters and indicators of drilling has been demonstrated the approach to the analysis of random processes, which is to identify such classifications as chaos process, the type of the distribution, persistence rates Hurst H sign ergodic. The principles of determining analytical models autocorrelation function and spectral density functions of random signals in the control system of drilling wells has been demonstrated. | uk_UA |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.publisher | ІФНТУНГ | uk_UA |
dc.subject | випадковий часовий ряд | uk_UA |
dc.subject | показник Херста Н | uk_UA |
dc.subject | персистентність | uk_UA |
dc.subject | автокореляційна функція | uk_UA |
dc.subject | аналітична модель | uk_UA |
dc.subject | функція спектральної щільності | uk_UA |
dc.subject | случайный временной ряд | uk_UA |
dc.subject | показатель Херста Н | uk_UA |
dc.subject | персистентность | uk_UA |
dc.subject | автокорреляционная функция | uk_UA |
dc.subject | аналитическая модель | uk_UA |
dc.subject | функция спектральной плотности | uk_UA |
dc.subject | stochastic time series | uk_UA |
dc.subject | Hurst exponent H | uk_UA |
dc.subject | persistence | uk_UA |
dc.subject | autocorrelation function | uk_UA |
dc.subject | analytic model | uk_UA |
dc.subject | the spectral density function | uk_UA |
dc.title | Аналітичні моделі автокореляційних функцій та спектральних щільностей випадкових сигналів у системі контролю та управління процесом буріння свердловин | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |
Appears in Collections: | Методи та прилади контролю якості - 2017 - № 38 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.