Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Импульсная и переходная ф-я системСтр 1 из 4Следующая ⇒
Решение ур-й состояния ЛС
x’(t)=A(t)x(t)+B(t)u(t) – неоднородное ДУ Решение неоднородного ДУ выполняется как решение двух однородных. Для получения решения ОДУ x’(t)=A(t)x(t) (1.7) F – некоторая неизвестная матрица, функциональная. Общее решение: xo(t)=F(t,to)*x(to) (1.8)
/F’(t,to)=A(t)*F(t,to) \F(to,to)=I (1.9) F полностью определяет А. Непоср. решение с помощью (1.9) возможно только в самых простых случаях, когда А слабо заполнена и имеет небольшие размеры. (1.9) дает матрицу для однородного ур-я, а частное решение неоднородного уравнения xr записывается в виде: xr(t)=F(t,to)*V(t) (1.10) V(t) – функция. Надо найти так, чтобы решение удовлетворяло (1.3)
Общее решение неоднородного уравнения – x(t)=F(t, to) * x(to)+ò(F(t,tau)*B(tau)*U(tau), d tau=to..t) 1 слагаемое зависит от начального значения состояния и характеризует влияние начального зн. состояния на сост. системы в текущий МВ. 2 слагаемое описывает влияние внешних воздействий за промежуток времени to..t
Импульсная и переходная ф-я систем Если х (to) = 0, то y(t)=ò (C(t) * F (t, tau) * B(tau) * U (tau) dtau = to..t) = ò (K(t, tau) * U(tau), dtau = to..t); K (t, tau) = C(t) * F (t, tau) * B(tau) – матричная импульсная, или весовая, ф-я системы. Ее эл-ты характеризуют реакцию величины yj в МВ t на импульс, поданный по входу i в момент времени tau. S(t,tau) = ò(K(t,s)d s = t..tau), t>tau. Матрично-переходная ф-ция хар-ет реакцию системы на ступенчатые внешеие воздействия типа ф-ции Хевисайда. Если Ul(tau)=1, то Sjl(t,tau) будет характеризовать значение выхода yj в момент времени t.
Линейно-стационарные системы Описываются ур-ями 1.5 – 1.6 с пост. коэффициентами. x’(t)=Ax(t)+Bu(t) y(t)=Cx(t); Решение – экспонента: dx/dt = ax (a=const) dx/x = a*dt, ò (dx/x)=ò (a*dt); ln x = at + ln (c); x = c*exp (at). Также решается и 1.5. Для стационарных систем выражение для импульсной хар-ки трансформируется в: / K (t, tau) = C * exp(A(t-tau)) * B { S (t, tau) = ò (K (t, tau)), K (t, tau) = K (t – tau) \ S (t, tau) = S (t – tau) (1.21)
Частотные ф-ии непрерывных систем. Ясно, что прохождение сигналов через систему зависит от частоты. В природе всегда существует инерция. Реакция на период воздействия Наиболее простой период воздействия U(t)=Um*exp(j*w*t), t>=0. (1)
Рассмотрим лин. стац. систему, которая описывается уравнениями x’(t)=Ax(t)+Bu(t) (1.5) y(t)=Cx(t); (1.6)
Если найдена передаточная ф-я и известно входное воздействие, то очень просто определяется выходная величина. Пусть например
muk*sin(ut+f k) – k-й вход hi(t) – i-й выход H (j w) – известна, т.е. известно и c k (j w), которая определяет влияние k входа на i выход. h i (t) = | c k (j w)| * muk*sin(ut+ f k + y ik) y ik = arg (c k (j w)’)
Частотные характеристики. ВЧХ – вещественная частотная хар-ка. R(w) = Re (H (j w)) (9) МЧХ – мнимая частотная хар-ка I(w) = Im (H (j w)) (10) АЧХ A(w) = |H (j w)| (11) ФЧХ y (w) = arg (H (j w)) (12) k k*T*w H(j w) = ---------------- - j ------------ 1+T2*w2 1+T2*w2
Наиболее часто используются АЧХ и ФЧХ. Годограф АЧХ характеризует H при изменении w. Исключив параметр w, можно показать, что уравнение (*) описывает окружность радиусом k/2 и сдвинутую по действительной оси на k/2.
Im
k/2 k Re w=0
k A (w) = ------------------ sqr (1+T2 * w2 )
y (w) = -arctg (T w)
Типовые структуры. Типовые соединнения
Параллельное соединение
Y1 Y=Y1+Y2 U
Y2 Y2
Y(p)=Y1(p)+Y2(p) Y(p)=(H1(p)+H2(p))*U(p)
p=j w: H(j w) = H1 (j w)+H2 (j w); Если использовать операторное представление, то получим:
a1 Y1 = s1 * b1 * U1 a2 Y2 = s2 * b2 * U2
U1=U2=U,
det A = a1*a2
Соединение с ОС.
_
Отрицательная ОС
Если H2(P)=1, то систему с жесткой ОC ~ ~ det A = a1 (p) * a2 (p) + b1 (p) * b2 (p) ~ b1 (p) = A s1 (p) * b1 (p)
Векторный вариант для ОС. Также как и для скалярных систем можно определить предат. ф-ции H(p) но для векторных систем.. Рисунок тот же, но с другими стрелками (с двойными).
/x1’(t)=A1x1(t)+B1u1(t) \y1(t)=C1x1(t);
/x2’(t)=A2x2(t)+B2u2(t) \y2(t)=C2x2(t); Связи: /y1=u2 \u1=u-y2 Используя их можно исключ. из правых частей ур-ний лишние перем. /U2(t)=y1(t)=C1x1(t) \U1(t)=U-C2x2(t)
/x1’(t)=A1x1(t)-B1C2x2(t)+B1U(t) \x2’(t)=A2x2(t)+B2C1x1(t)
Y1=Y; Y(p)=W1(p)(U(p)-Y2(p))=W1(p)*U(p)-W1(p)*W2(p)*Y(p) Y(p)=W1(p)*(I-W1(p)*W2(p))-1*U(p)
Структурные преобразования линейных систем. Учитывая линейность систем можно осущ. преобр. структурных сх., что бывает полезно для их упрощения. Т. к.линейная сист. сост. из сумматоров, точек разветвление и более простых линейных сист., то достаточно научиться переставлять местами эти эл-ты. При преобр. участка схемы вх. и вых. сигналы этого участка должны оставаться без изм.
1. x 1 2
x x
x 1 2
2. x1 1 2 y=x1+x2+x3
x2 x3
x1 2 1 y=x1+x2+x3
x2 x3
3. При переносе узла через сумматор по вх. сигн. или сумматора через узел против вх. следует добавить связь с коэфф. –1 и вычесть дополнит. сигнал. x1 y2=x1+x2
x2 y1=x1
x1 y2=x1+x2
y1=x1
4. При переносе узла через сумматор против вх. сигн. или сумматора через узел по ходу сигн. следует добавить связь между линией 2-го вх. сумматора и ответвлением, направленного против вх. сигн. в прямой цепи.
x1 1 2 y=x1+x2
x2 y
y=x1+x2
x2 x2 y
5. При переносе узла через линейную сист. по ходу сигн. необх. включ. в ответвление обратную лин. сист.
y2=Ax
y1=x
y1=A-1*Ax=x
6. При переносе узла через лин. сист. против хода сигн. необх. вкл. такую же сист. в ответвление.
x y1=Ax
y2
y2=x
y2=y-Ax
7. При переносе сумматора через лин. сист. по ходу сигнала необх. вкл. в линию 2-го вх. сумматора такую же систему.
x1 y=A(x1+x2)
x2
x2
x2
8. При переносе сумматора через лин. сист. против вх. сигн. необх. вкл. в линию 2-го вх. сумматора лин. сист.
x1 y=Ax1+x2
x2
x2
x2
9. Ветви парал. соединения можно менять местами. 10. В сист. с ОС можно менять местами сист. нах. в прямой цепи и в обратой заменив при этом входы сист. обратными им.
y
y
Эти правила справедливы для всех лин. сист., а для стац. систем еще два правила. 11. Последов. Соединенные лин. стац. сист. можно менять местами. 12. Последов. соед усилители стац. и нестац., можно менять местами.
Устойчивость. Среди хар-к сист. важнейшей явл. устойчивость. Только устойчивая система м. б. работоспособной. Определение устойчивости системы. x’(t)=f(x(t),u(t),t) t -->OO Сначала рассмотрим случай, когда внешних воздействий нет. x’(t)=f(x(t),t) xo(t) – номинальное сост. соотв. решению. x’o(t)= f(xo(t),t) Опр. 1 Пусть имеется урние 2 с ном. решением xo(t), тогда ном. решение ур-ния. 2 явл. устойчивым в смысле Ляпунова, если для сущ. to и e>0 сущ. d(e,to)>0,такое, что при ||x(t)-xo(t)||<e, t>=to ||x(t)||=sqr(S(i, xi2) Опр. 2.Ном. решение ур-ния 2 асимптотич. устойчиво, если: а) оно устойчиво в смысле Ляпунова.; б) для всех to сущ. ro(to)>0, такое, что в случае ||x(to)-xo(to)||<ro имеем ||x(t)-xo(t)||->0 при t->OO. Опр. 3. Ном. решение ур-ния 2 явл. асимптотич. устойчивым в целом, если:
а) оно уст. в смысле Ляпунова; б) Сущ. x(to) сущ. to выполн. следующее. ||x(t)-xo(t)||->0 при t->OO. Для лин. сист. устойчивость решений совпадает с уст. сист., при этом удобно использовать.
xo(t) º 0, x’(t) = A(t)*x(t) (5) Устойчива в определенном смысле (по Ляпунову, асимптотически, асимптотически в целом), если ее тривиальное решение устойчиво в этом смысле. Система (5) с переменными коэф-ми является экспоненциально устойчивой, если сущ-ют положительные константы a и b такие, что для любого xo(t) имеет место ||x(t)||<= a*exp(-b(t-to))*||x(to)||, t>=to
Устойчивость линейных систем с постоянными параметрами.
x’(t)=Ax(t) (7) Т.1. Пусть A – nxn матрица. lambda1, lambda2,…, lambdan – ее различныехарактеристические числа, а e’1, e’2,…, e’n – соотв. Этим числам собственные векторы. Тогда из этих векторов и чисел можно постороить nxn матриц. T = (e’1, e’2,…, e’n) (8) L = diag(lambda1, lambda2,…, lambdan) (9) Тогда матрица Т-неособая и матрица А м.б. представлена в виде A = T L T-1 (10)
T диагонализирует матрицу А. Кроме того, имеет место следующее представление: а) exp(At) = T*exp(Lt)*T-1 (11) б) exp(Lt) = (exp(l1t), exp(l2t),…, exp(lnt))
Т. 2. Система (7), где матрица А удовлетворяет теореме (1) Запишем T-1 = (f1,f2,…,fn)T, где fi – векторы-строки матрицы T-1, тогда решение ур-ния (7) м.б. для to = 0: x(t)=S(i=1,n;exp(lit)*ei*fi x(o)). Обозначим скаляры fi x(o) = mi и запишем ур-ние в виде: x(t)=S(i=1,n; mi exp(lit)*ei) (14) Из этого видно, что решение системы (7) предст. собою комбинацию движений по собственным векторам матрицы А. Если в матрице системы (7) имеются кратные корни, то в ф-ле (10) вместо матрицы l будет стоять жорданова нормальная форма матрицы А. В ней на месте кратного харак-кого числа li кратности mi будет стоять блок размером mi x mi, а реакция системы кроме чисто экспоненц. членов вида exp(lit) будут содержать и члены вида t* exp(lit),…, t^(mi)exp(lit). Запись реакции системы (7) в виде (14) доказывает, что для устойчивости системы при любых значениях mi н. и д., чтобы li были < 0.Из этого следует: 1) Для устойчивости системы н. и д., чтобы все характеристические числа матрицы А имели неположительные действительные части, 2) любому характеристическому числу на мнимой оси кратности m должно соответствовать m собственных векторов матрицы А (в этом случае система устойчива в смысле Ляпунова). Т. 3. Система спотоянными параметрами явл. асимптотически устойчивой т. и т.т., когда все харак. числа матрицы А имеют строго отрицательные действительные части. Такая система явл. экспоненциально устойчивой.
Алгоритм 1. Найти НОД ao(p) мн-членов a(p) и b(p). Если он неустойчив, то стабилизация невозможно выделить взаимно простые мн-члены. a’(p)=a(p)/ao(p), b’(p)=b(p)/bo(p) Пусть deg(a’(p))=n’, deg(b’(p))=n’ a’(p)=pn+a1 2. Выбрать n’+m’-1 чисел l1, l2, …,l n’+m’-1, отриц. веществ чисел и составим мн-член. D’d(p)=(p-l1)(p-l2)... (p-l n’+m’-1)=p n’+m’-1+D’ n’+m’-1+…+D’o 3. Из тождества a’(p) l(p)+b’(p) K(p)= D’d(p) нужно найти n’+m’ лин. ур-ний относительно (n+m) неизвестных коэфф. мн-членов: K’(p)=K’o+K’1p+… K’n’-1pn’-1 l’(p)=l’o+l’1p+…+lm’-1pm’-1 4. Найтирешение этих лин. ур-ний, т.е. найти значения коэфф.K’i, i=0…n’-1 и lj, j=0… m’-1 5. Написать стабилизирующий закон. управления. если заданы нач. условия и его пр-ные в нач. момент времени.
Элементы дискретных систем
Основные понятия дискретных систем Появились и широко используются в последние десятилетия из-за постоянного развития дискретных вычислительных машин. Обладают рядом неоспоримых преимуществ перед аналоговыми, как то: точность, малая цена, внешнее программирование.
Объект и регулятор в общем случае.
Up z
Vm r
r – эталонная переменная; z – управляемая переменная; y – наблюдаемая переменная; Vm – помехи.
В общем случае различают задачи слежения и терминального управления. U(t), to<=t<=t1, z(t1)->r, где r - задано, z(to) – произвольно Управление ограничено: U(t) E U, to<=t<=t1 – задача терминального управления z (t) -> r(t), любое t >= to – задача слежения. Если r(t)=const, то эта задача регулирования. При рассмотрении вопросов определения управления имеют в виду, что: a) на систему действуют возмущения; b) имеются ошибки в параметрах объекта; c) начальное состояния м.б. неизвестно; d) измеряемая переменная м.б. искажена шумами и не давать непосредственно значения r(t).
U(t)=fp (r(t), to<=t) U(t)=fg (r(t), y(t), to<=t)
Объект, как и раньше, описывается: x’(t)=Ax(t)+Bu(t)+Vp(t), x(to)=xo; (2) g(t)=Cx(t)+Vm(t), Vm(t) – помеха (стохастический процесс) (3) z(t)=Dx(t) (4)
Регулятор: q’(t)=Lq(t)+krr (t) – kf y(t); q(to)=qo (5) U(t)=Fq(t)+Hr r(t) – Hfy(t) (6) Здесь q(t) – состояние регулятора, r(t), y(t) – входы. Видно, что выходы объекта являются входами регулятора и наоборот. Если kf, Hf ≡ 0, то это разомкнутый регулятор. 2-6 определяют объект и регулятор. Среднее значение квадрата ошибки слежения и квадрата входной переменной определяется: ce(t) = E {et(t) We(t) e(t) }, t>=to (7) cu(t) = E {ut(t) Wu(t) u(t) }, t>=to (8)
e(t) – ошибка, которая опр. как разница между текущим и заданным значением управляемой переменной: e(t)=z(t)-r(t), t>=to (9) We(t), Wu(t) – весовые матрицы, неотрицательно определенные. Будем считать, что We(t) и Wu(t) – диагональные матрицы, тогда 7 и 8 дают матожидания квадратичных отклонений. При управлении ce(t) -> 0 при t -> oo, cu(t) E C’u (надо чтобы было так).
Замкнутая система.
U(t)=Fq(t)+Hrr (t) – HfCx(t) - Hfvm(t) (10) x’(t)=(A-BHfC) x(t) + BFq(t) + BHrr (t) - B Hfvm + vp (11) q’(t)=Lq(t)+Krr (t) – KfCx(t)-Kfvm(t) (12)
(13) Уравнение 13 определяет движение замкнутой системы (и регулятора, и объекта). Можно определить ошибку с учетом функционирования регулятора.
eT(t)=z(t)-r(t)=[D 0] * [x(t) q(t)] T – r(t) (14) U(t) = [-HfC F] * [x(t) q(t)] T + Hrr (t) – Hfvm (t) (15)
Если мы теперь подставим (14) и (15) в (7) и (8), то получим выражение для средних квадратов ошибки и управления. Обычно ce(t), cu(t) представляют в виде 2 составляющих – матожидания e’(t)=E{e(t)} (16) и дисперсии (отклонения от среднего значения) e~(t). Обычно при анализе принимаются следующие упрощающие выражения: система устойчива, входные воздействия r(t), vp(t), vm(t) некореллированы и стационарны в широком смысле. Причем входное воздействие м.б. представлено в виде 2 составляющих – исходного и добавка в виде стохастического значения: r(t)=r0+rv(t) (17).При таких предположениях разложение квадрата ошибки и вх. воздействия можно записать:
ce(t)= e’T we e’ + e~T we e~ (18) cu(t)= UT wu u’ + u~T wu u~ (19)
Тогда к системе выдвигается ряд требований: 1) Она должна быть устойчивой. Ее собственные числа должны иметь действительные части <0. 2) Она должна обеспечивать требуемую точность, характеризующую ce(t) при ограниченной мощности, характеризуемой cu(t). Для вычисления 18 и 19 обычно существует заданная матрица момента второго порядка для r0: E {r0, r0T} = R (20)
Для характеристики переменной части rv(t) задается спектральных плотностей энергии Sr (w) процесса rv(t) При принятых ограничениях на r(t), Vp(t), Vm(t) Cl(t) и Cn(t) сходятся к установившимся постоянным величинам: Cl¥ =lim(t->¥; Cl(t)) (21) Cn¥ =lim(t->¥; Cn(t)) (22) Удобно выделить матрицы, связывающие воздействия эталонной переменной на управление. r -> z T(p) r -> u N(p) Выражения для матриц T и N.
В соотв. с исходным описанием из (+++(13)-описание замкнутой системы в матричной форме) после применения преобразования Лапласа можно получить передаточные матрицы. При обращении ~A целесообразно использовать ф-лу блочного обращения матриц. В рез-те можно будет получить передаточные матрицы, в которых удобно выделить и обозначить следующие передаточные ф-ции: K(p) – ф-ция, показывающая влияние управления на управляемую переменную. K(p) = D(p I -A)-1B, u -> z. H(p) – ф-ция, харак. влияние управления на измеряемую переменную y. H(p) = C(p I -A)-1B, u -> y. P(p) – ф-ция, харак. влияние эталонной переменной на управление. P(p) = F(p I -L)-1 + Hr, r -> u. G(p) – ф-ция, харак. влияние измеряемой переменной на управление. G(p) = F(p I -L)-1 *Kf + Hf, r -> u. Это представление соотв-ет след. схеме (большими буквами изображения по Лапласу, т.е. U(p)=L[u(t)]):
P(p) Z(p)
+ U(p) _
V(p) Y(p)
Регулятор Объект
Эта схема отражает ур-ние (12) и соотв. ур-ния для вых. величин. U(p)=P(p)R(p) - G(p)Y(p) = (I + G(p)H(p))-1 P(p)R(p) Z(p)=K(p)U(p) = K(p)(I + G(p)H(p))-1 P(p)R(p) Y(p)=H(p)U(p) T(p) = K(p)(I + G(p)H(p))-1 P(p) (23) Z(p) = T(p) R(p) (24) N(p) = [I + G(p)H(p)]-1 P(p) (25) U(p) = N(p) R(p) (26) Видно, что матрицы N и T между собой тесно связаны, т.е. T(p) = K(p)*N(p). Эти матрицы хар-ют влияние объекта и регулятора на установившиеся значения квадрата ошибки слежения Cl¥ и на уст. зн. квадрата вх. переменной Cu¥, поэтому при конструировании требуется только выбрать параметры этих матриц. Трудность – для различных требований к качеству изменения параметров диаметрально противоположны.
Полосы пропускания. u, z, r, Wl = 1, Wu = 1 - скаляры. Тогда Cl¥ =lim(t->¥; Cl(t)) и Cn¥ =lim(t->¥; Cn(t)) дает след. рез-т для установившихся значений: Cl¥ = Ro[T(0)-1]2 + ò(-inf..+inf, Sr (w) |T(j w) – 1|2 df) (28) Cn¥ = Ro[N(0)]2 + ò(-inf..+inf, Sr (w) |N(j w)|2 df) (29) Из (28) видно, что малые установившиеся значения ошибки Sr (w) |T(j w) – 1|2 зависят от частотного состава вх. переменной и от |T(j w) – 1|2, поэтому желательно выбирать частоту ф-ции так, чтобы Sr (w) |T(j w) – 1|2 -> 0 (30) , для всех действ. значений частот. Если перем. составляющая эталонной величины rv(t) = 0 (h0 + rv(t)), то целесообразно иметь T(0) = 1. Интеграл (28) зависит от w, причем обычно с ростом w ф-ция спектральной плотности Sr (w) уменьшается, поэтому сомножитель |T(j w) – 1| должен быть малым в той области частот, где Sr (w) велико. Отсюда понятия полосы частот эталонной переменной и полосы частот пропускания системы. Опр. Пусть T(p) – скаляр. передат. ф-ция (в матр. случае – эл-т матр. передат. ф-ции) асимптотически устойчивой лин. системы с пост. параметрами. Тогда полоса частот системы управления опред. как мн-во частот w, (w >= 0), для кот. |T(j w) – 1| <= e, где e<<1. Если полоса частот предст. интервал [w1, w2], то разность w1 - w2 явл. полосой пропускания системы управления. Если интервал имеет вид [0, wc], то wc наз-ся частотой среза. В обозначении частоты среза обычно исп-ся ошибка e. Если e=0.01, то говорят об однопроцентной частоте среза. |T(j w) – 1|
1
e
wc w 0
[0, wc] – полоса пропускания системы управления. Опр. Пусть r(t) – скал. стац. в широком смысле стохаст. процесс со спектр. плотностью Sr(w), тогда полоса частот S процесса r(t) опр-ся, как мн-во частот, для кот. вып-ся нер-во: Sr (w)>= a. Здесь a выбирается так, чтобы полоса частот W содержала заданную часть половины энергии процесса r(t). ò(wÎOMEGA; Sr (w) df) = (1-e)*ò(w>0; Sr (w) df) Если интервал имеет вид [0, wc], то wc наз-ся частотой среза процесса. Если e=0.01, то говорят об однопроцентной частоте среза и ò(wÎOMEGA; Sr (w) df) содержит 99% от половины энергии спектра. Из (28) можно сформулировать след. принцип проектирования для стох. систем: для получения малого сред. установившегося значения квадрата ошибки слежения необходимо, чтобы полоса пропускания системы управления содержала max возм. часть полосы пропускания эталон. переменной.
Sr(w) |T(j w) – 1|
1 3
e
0 t
1- полоса пропускания системы. 2- -//- перем. части эталон. сигнала. 3- зона несовпадения этих полос, кот. и обуславливает осн. долю ошибки слежения. y(i+1)=e(i+1) x(i+1) (8) Матрицы A и B вычисл. способом, кот. был изложен при рассмотрении решения ур-ния 5. В частности, если сист. стационарная, т.е. 5,6 имеют вид:
/x’(t)=Ax(t)+Bu(t) \y(t)=Cx(t)
то матрицы Ф(t,to)=exp(A(t-to))*ò(Ф(t,tau)*B(tau)dtau=to..t)=ò(exp(A(t-to))*B dtau=to..t)
Решение разностных уравнений состояний.
Переход к разностным ур-ниям полезен еще и тем, что процедура их решения наглядней, чем дифференциальных. Теорема 1. Рассмотрим разностное ур-ние состояния. x(i+1)=A(i)x(i)+B(i)U(i) (9) Решение его м.б. представлено в виде: x(i)=Ф(i,io)x(io)+S(j=io..i-1, Ф(i,j+1)B(j)U(j), j>=io+1 (10) / A(i-1)A(i-2)...A(io), при i>=j+1 Ф(i,io)={ (11) \ I i=0 Переходная матрица A(i,io) явл. решением разностного ур-ния: Ф(i+1,io)=A(i)Ф(i,io) Ф(io,io)=I Если сист. стац., то A(i)=A для всех i, то Ф(i,io)=Ai-io (13) Пусть вых. перем. описывается ур-нием 8: y(i)=C(i)x(i) (14) и пусть x(io)=0, то подставив 10 в 14.получим для вых. величины: y(i)=S(j=io..i, K(i,j)U(j)), i>=io (15) K(i,j) — матричная импульсная ф-ция системы.
K(i,j)= /C(j)Ф(i,j+1)B(j), j<=i-1 \0, j=i (16) Если сист. стац., то K9i,j) будет зависеть только от i-j, т.е. K(i,j)->K(i-j) Если сист. имеет прямую связь, т.е. ур-ние для вых. величин. имеет вид: y(i)=C(i)x(i)+D(i)U(i) (17) то K(i,j)= / C(i)Ф(i,j+1)B(j), j<=i-1 \ D(j), j=i (18) Если сист. с пост. параметрами, то для Ai-io можно провести диагонализацию и записать решение в виде композиции расходящихся при |lambdaj|>1, установившихся при |lambdaj|=1 и сходящихся при |lambdaj|<1. |lambdaj| — собственные числа.
Устойчивость.
Все понятия сформулированные для непрерывных сист. переносятся и на дискретные сист. Теорема 1. Лин. дискрет. сист. с пост. параметрами устойчива в смысле Ляпунова тогда и только тогда, когда: 1) все характеристич. числа матрицы А имеют модуль не превышающий 1. 2) любому характеристич. числу с модулем 1 кратности m соответствует точно m собственных векторов матр. А. Теорема 2. Лин. дискр. сист. с пост. параметрами асимптотич. устойчива, тогда и только тогда, когда все характеристич. числа матр. А по модулю <1.
Задача построения линейного дискретного оптимального регулятора.
Рассмотрим дискр. сист., описав след. образом:
/x(i+1)A(i)x(i)+B(i)U(i)+D(i)W(i) \y(i+1)=C(i+1)x(i+1) (1) W(i) — возмущение. Рассмотрим в начале задачу управления состояниями: x E Rn, u E Rr, w E Rn, Найти управление переводящее сист. из начального сост. хо заданного нами, в конечное сост. x(N) за N шагов. Мв можем выбирать управление, исходя из различных требований. Наиб. простое решение получается, если использовать квадратичный критерий качества JN: JN=S(i=1..N, {xT(i)V1(i)x(i)+UT(i-1)V2(i-1)U(i-1)} (2) удем искать управление так, чтобы этот критерий минимизировать. U(i)=mui(x’(i)) x’(i) — расширенный вектор-столбец, составл. из всех (x(0)) x’(i)= |.. | (x(N))
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2017-02-07; просмотров: 99; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.117.196.184 (0.465 с.) |