Lookup tables храните числовые данные в многомерном массиве формате. В более простом двумерном случае интерполяционные таблицы могут быть представлены матрицами. Каждый элемент массива матрицы является числовой величиной, которая может быть точно расположена в терминах двух переменных индексации. В более высоких размерностях интерполяционные таблицы могут быть представлены многомерными матрицами, элементы которых описаны в терминах соответствующего количества переменных индексации.
Интерполяционные таблицы обеспечивают средство для захвата динамического поведения физической (механической, электронной, программной) системы. Поведение системы с M входами и N выходами может быть приблизительно описано с помощью N интерполяционных таблиц, каждая из которых состоит из массива с M размерностями.
Обычно вы генерируете интерполяционные таблицы путем экспериментального сбора или искусственного создания входных и выходных данных системы. В целом, вам нужно столько параметров индексации, сколько количество входных переменных. Каждый параметр индексации может принимать значение в пределах предопределенного набора точек данных, которые называются точками останова. Набор всех точек по оси Х, соответствующих переменной индексации, называется сеткой. Таким образом, система с M входами обмотана сеткой из M наборов точек останова. Программное обеспечение использует точки останова, чтобы найти элементы массива, где хранятся выходные данные системы. Для системы с N выходами программное обеспечение определяет местоположение N элементов массива и затем сохраняет соответствующие данные в этих местоположениях.
После того, как вы создали интерполяционную таблицу, используя входные и выходные измерения, как описано ранее, можно использовать соответствующий многомерный массив значений в приложениях, не требуя переоценивания выходов системы. Фактически, вам нужны только входные данные, чтобы найти соответствующие элементы массива в интерполяционной таблице, потому что программное обеспечение считывает приблизительные системные выходы из данных, хранящихся в этих местоположениях. Поэтому интерполяционная таблица предоставляет подходящее средство для захвата отображения «вход-выход» статической системы в форме числовых данных, сохраненных в заранее определенных местоположениях массива.
Статически определенные интерполяционные таблицы, как описано в Интерполяционных таблицах, не могут включать изменяющееся во времени поведение (характеристики) физического объекта. Статические интерполяционные таблицы устанавливают постоянное и статическое отображение входно-выходного поведения физической системы. И наоборот, поведение фактических физических систем часто изменяется со временем из-за износа, условий окружающей среды и производственных допусков. При таких изменениях статическое отображение поведения «вход-выход» объекта, описанное интерполяционной таблицей, может больше не обеспечивать допустимое представление характеристик объекта.
Адаптивные интерполяционные таблицы включают изменяющееся во времени поведение физических объектов в процесс генерации и обслуживания интерполяционных таблиц, обеспечивая при этом всю функциональность регулярной интерполяционной таблицы.
Адаптивная интерполяционная таблица получает входные и выходные измерения поведения объекта, которые затем используются для динамического создания и обновления содержимого базовой интерполяционной таблицы. В дополнение к тому, что входные данные требуются для создания интерполяционной таблицы, адаптивная интерполяционная таблица также использует выходные данные объекта для пересчета значений таблицы. Для примера можно собрать выход данные объекта путем размещения датчиков в соответствующих местах в физической системе.
Программа использует входные измерения, чтобы найти элементы массива путем сравнения этих входных значений с точками прерывания, заданными для каждой переменной индексации. Затем он использует выходные измерения, чтобы пересчитать числовое значение, сохраненное в этих местоположениях массива. Однако, в отличие от обычной таблицы, которая хранит данные массива только перед фактическим использованием интерполяционной таблицы, адаптивная таблица постоянно улучшает содержимое интерполяционной таблицы. Это постоянное улучшение данных таблицы упоминается как adaptation process или learning process.
Процесс адаптации включает статистические и сигнальные алгоритмы обработки, чтобы восстановить поведение объекта на входе и выходе. Адаптивная интерполяционная таблица всегда пытается обеспечить допустимое представление динамики объекта, хотя поведение объекта может изменяться во времени. 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)
