Lookup tables хранит числовые данные в формате многомерного массива. В более простом двумерном случае интерполяционные таблицы могут быть представлены матрицами. Каждым элементом матрицы является числовое количество, которое может быть точно расположено в терминах двух переменных индексации. В более высоких размерностях интерполяционные таблицы могут быть представлены многомерными матрицами, элементы которых описаны в терминах соответствующего количества индексации переменных.
Интерполяционные таблицы обеспечивают средние значения, чтобы получить динамическое поведение медосмотра (механическое устройство, электронное, программное обеспечение) система. Поведение системы с входными параметрами M и N выходные параметры может быть приблизительно описано при помощи интерполяционных таблиц N, каждый состоящий из массива с размерностями M.
Вы обычно генерируете интерполяционные таблицы путем экспериментального сбора или искусственно создания входных и выходных данных системы. В общем случае вам нужно столько же параметров индексации сколько количество входных переменных. Каждый параметр индексации может принять значение в предопределенном наборе точек данных, которые называются точками останова. Набор всех точек останова, соответствующих переменной индексации, называется сеткой. Таким образом система с входными параметрами M с координатной сеткой наборами M точек останова. Программное обеспечение использует точки останова, чтобы определить местоположение элементов массива, где выходные данные системы хранятся. Для системы с N выходные параметры программное обеспечение определяет местоположение элементов массива N и затем хранит соответствующие данные в этих местоположениях.
После того, как вы создадите интерполяционную таблицу с помощью измерений ввода и вывода, аналогичных описанному ранее, можно использовать соответствующий многомерный массив значений в приложениях, не имея необходимость повторно измерять систему выходные параметры. На самом деле вам нужны только входные данные, чтобы определить местоположение соответствующих элементов массива в интерполяционной таблице, потому что программное обеспечение читает аппроксимированную систему выход из данных, хранимых в этих местоположениях. Поэтому интерполяционная таблица обеспечивает подходящие средние значения получения отображения ввода - вывода статической системы в форме числовых данных, хранимых в предопределенных местоположениях массивов.
Статически заданные интерполяционные таблицы, как описано в Интерполяционных таблицах, не могут вместить изменяющееся во времени поведение (характеристики) физического объекта. Статические интерполяционные таблицы устанавливают постоянное и статическое отображение поведения ввода - вывода физической системы. С другой стороны поведение фактических физических систем часто меняется в зависимости от времени, должного износиться, условия окружающей среды и производственные допуски. С такими изменениями статическое отображение поведения ввода - вывода объекта, описанного интерполяционной таблицей, больше не может обеспечивать допустимое представление характеристик объекта.
Адаптивные интерполяционные таблицы включают изменяющееся во времени поведение физических объектов в процесс генерации и обслуживания интерполяционной таблицы при обеспечении всей функциональности регулярной интерполяционной таблицы.
Адаптивная интерполяционная таблица получает измерения ввода и вывода поведения объекта, которые затем используются, чтобы динамически создать и обновить содержимое базовой интерполяционной таблицы. В дополнение к требованию, чтобы входные данные создали интерполяционную таблицу, адаптивная интерполяционная таблица также использует выходные данные объекта, чтобы повторно вычислить табличные значения. Например, можно собрать выходные данные объекта путем размещения датчиков в соответствующих местоположениях в физической системе.
Программное обеспечение использует входные измерения, чтобы определить местоположение элементов массива путем сравнения этих входных значений с точками останова, заданными для каждой переменной индексации. Затем это использует выходные измерения, чтобы повторно вычислить числовое значение, сохраненное в этих местоположениях массивов. Однако различающийся постоянный столик, который только хранит данные массива перед фактическим использованием интерполяционной таблицы, адаптивная таблица постоянно, улучшает содержимое интерполяционной таблицы. Это непрерывное совершенствование табличных данных упоминается как adaptation process или learning process.
Процесс адаптации включает алгоритмы статистической и обработки сигналов, чтобы возвратить поведение ввода - вывода объекта. Адаптивная интерполяционная таблица всегда пытается обеспечить допустимое представление динамики объекта даже при том, что поведение объекта может быть время, варьируясь. Базовые алгоритмы обработки сигналов также устойчивы против разумного шума измерения, и они обеспечивают соответствующую фильтрацию шумных выходных измерений.
Adaptive Lookup Table (1D Stair-Fit) | Adaptive Lookup Table (2D Stair-Fit) | Adaptive Lookup Table (nD Stair-Fit)