The article presents the possibilities of using the function of conditional average value of a delayed signal (CAV) and the function of conditional average value of a delayed signal absolute value (CAAV) to determine the time delay estimation (TDE) of random signals. For discrete CAV and CAAV estimators, the standard uncertainties of the estimation of function values at extreme points and the standard uncertainties of the TDE were given and compared with the corresponding uncertainties for the direct discrete cross-correlation function (CCF) estimator. It was found that the standard uncertainty of TDE for CAV is lower than for CCF independent of signal-to-noise ratio

Autocorrelation of signals and measurement data makes it difficult to estimate their statistical characteristics. However, the scope of usefulness of autocorrelation functions for statistical description of signal relation is narrowed down to linear processing models. The use of the conditional expected value opens new possibilities in the description of interdependence of stochastic signals for linear and non-linear models. It is described with relatively simple mathematical models with corresponding simple algorithms of their practical implementation. The paper presents a practical model of exponential autocorrelation of measurement data and a theoretical analysis of its impact on the process of conditional averaging of data. Optimization conditions of the process were determined to decrease the variance of a characteristic of the conditional expected value. The obtained theoretical relations were compared with some examples of the experimental results.

The article presents an analysis of the dynamic error occurring when processing a stochastic signal in an inertial measurement system. The problem was illustrated using both a calculation and a laboratory example. The technique of conditional averaging of signals was used in the experiment. The possibility to minimize the root mean square value of the error as well as the need for a time correction of measurement values in an inertial measurement system was demonstrated.

Ciągły rozwój cywilizacji powoduje nieustanne zwiększanie zagroŜeń dla otaczającego środowiska naturalnego. Jednocześnie, zauwaŜa się nieustanne rozwijanie działów nauki związanych z ochroną środowiska i doprowadzaniem go do jak najlepszego stanu. Idea zrównowaŜonego rozwoju zakłada, Ŝe cywilizacja osiągnęła poziom dobrobytu moŜliwy do utrzymania, pod warunkiem odpowiedniego gospodarowania. Model takiej gospodarki zakłada odpowiednio i świadomie ukształ-towane relacje pomiędzy wzrostem gospodarczym a troszczenie się środowisko. W celu utrzymania środowiska naturalnego w stanie nienaruszonym obiekty inŜynier-skie związane z nim muszą spełniać bardzo surowe wymagania dotyczące automatyki i sterowania. Prawidłowe sterowanie obiektami słuŜącymi ochronie naturalnego środowiska (np. oczyszczalniami ścieków, stacjami uzdatniania wody) nie jest moŜliwe bez zaawansowanych układów pomiarowych mierzących poszczególne parametry procesów technologicznych. Artykuł przedstawia metody analizy danych z przepływomierza wody uzdatnionej z gminnej stacji uzdatniania wody (SUW). KaŜda tego typu stacja uzdatniania swoją wydajność produkcji musi dostosować do aktualnego zapotrzebowania na wodę przez jej konsumentów. Analiza tego zapotrzebowania stanowi problem dla układów sterowania SUW z powodu bardzo duŜej nierównomierności zapotrzebowania. Istnieją okresy dobowe, gdzie zapotrzebowanie wzrasta gwałtownie, są teŜ takie gdzie jest minimalne. Dodatkowo układ sterowania musi odrzucić wszelkie zakłócenia w torze pomiarowym oraz przetwarzania sygnału. Autorzy podjęli próbę zbadania okresowości, stacjonarności i normalności sygnału stochastycznego przepływu wody uzdatnionej w wybranych okresach. Przeanalizowano wyniki i zaproponowano na ich podstawie sprawne sterowanie SUW.

No abstract